TensorFlow机器学习项目实战

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 《TensorFlow机器学习项目实战》适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C 和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。
【推荐语】
本书是介绍如何在产品中使用TensorFlow的实用教程。本书介绍了可以使用TensorFlow的多种情况， 并通过真实世界的项目， 向读者展示了如何使用TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用TensorFlow的创新方法。 本书主要介绍第二代机器学习与数值计算，提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目，以此来讲解TensorFlow的应用领域，还讨论如何使用TensorFlow计算复杂数值。 本书在教读者使用TensorFlow的同时，还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目，就能学到如何在产品中应用TensorFlow的相关知识。读完本书后，读者将能通过TensorFlow有效改善项目的速度和效率。 本书包括以下内容： ● 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集； ● 使用先的技术来解决分类和回归问题； ● 使用线性回归模型预测简单时间序列的输出； ● 使用逻辑回归方法预测时间序列在未来的结果； ● 使用深度学习方法对图像行分类； ● 标定图像集，并使用包括卷积神经网络层的深度神经网络生成绘画图像； ● 使用循环神经网络对时间信号行预测并生成音乐。
【作者】
Rodolfo Bonnin是一名系统工程师，同时也是阿根廷国立理工大学的博士生。他还在德国斯图加特大学修过并行编程和图像理解的研究生课程。 他从2005年始研究高性能计算，并在2008年始研究和实现卷积神经网络，编写过一个同时支持CPU和GPU的神经网络前馈部分。近，他一直在行使用神经网络行欺诈模式检测的工作，目前正在使用ML技术行信号分类。