Machine Learning with TensorFlow
Hua, Quan|Azeem, Shams Ul
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Tackle common commercial machine learning problems with Google's TensorFlow 1.x library and build deployable solutions.
This book is for data scientists and researchers who are looking to either migrate from an existing machine learning library or jump into a machine learning platform headfirst. The book is also for software developers who wish to learn deep learning by example. Particular focus is placed on solving commercial deep learning problems from several industries using TensorFlow's unique features. No commercial domain knowledge is required, but familiarity with Python and matrix math is expected.
Google's TensorFlow is a game changer in the world of machine learning. It has made machine learning faster, simpler, and more accessible than ever before. This book will teach you how to easily get started with machine learning using the power of Python and TensorFlow 1.x.
Firstly, you'll cover the basic installation procedure and explore the capabilities of TensorFlow 1.x. This is followed by training and running the first classifier, and coverage of the unique features of the library including data flow graphs, training, and the visualization of performance with TensorBoard-all within an example-rich context using problems from multiple industries. You'll be able to further explore text and image analysis, and be introduced to CNN models and their setup in TensorFlow 1.x. Next, you'll implement a complete real-life production system from training to serving a deep learning model. As you advance you'll learn about Amazon Web Services (AWS) and create a deep neural network to solve a video action recognition problem. Lastly, you'll convert the Caffe model to TensorFlow and be introduced to the high-level TensorFlow library, TensorFlow-Slim.
By the end of this book, you will be geared up to take on any challenges of implementing TensorFlow 1.x in your machine learning environment.
This comprehensive guide will enable you to understand the latest advances in machine learning and will empower you to implement this knowledge in your machine learning environment.
Quan Hua is a Computer Vision and Machine Learning Engineer at BodiData, a data platform for body measurements, where he focuses on developing computer vision and machine learning applications for a handheld technology capable of acquiring a body avatar while a person is fully clothed. He earned a bachelor of science degree from the University of Science, Vietnam, specializing in Computer Vision. He has been working in the field of computer vision and machine learning for about 3 years at start-ups. Quan has been writing for Packt since 2015 for a Computer Vision book, OpenCV 3 Blueprints.
Shams Ul Azeem is an undergraduate in electrical engineering from NUST Islamabad, Pakistan. He has a great interest in the computer science field, and he started his journey with Android development. Now, he's pursuing his career in Machine Learning, particularly in deep learning, by doing medical-related freelancing projects with different companies.
He was also a member of the RISE lab, NUST, and he has a publication credit at the IEEE International Conference, ROBIO as a co-author of Designing of motions for humanoid goalkeeper robots.
Saif Ahmed is an accomplished quantitative analyst and data scientist with 15 years of industry experience. His career started in management consulting at Accenture and lead him to quantitative and senior management roles at Goldman Sachs and AIG Investments.
Most recently, he co-founded and runs a start-up focused on applying Deep Learning to automating medical imaging. He obtained his bachelor's degree in computer science from Cornell University and is currently pursuing a graduate degree in data science at U.C. Berkeley.
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II. Kundeninformationen
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48268 Greven
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Telefon: 02571/5698933
E-Mail: abe@moluna.de
Wir sind nicht bereit und nicht verpflichtet, an Streitbeilegungsverfahren vor Verbraucherschlichtungsstellen teilzunehmen.
Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
3.1. Vertragssprache ist deutsch .
3.2. Der vollständige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung können die Vertragsdaten über die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzverträgen und die Allgemeinen Geschäftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie übersandt.
Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.
5.1. Die in den jeweiligen Angeboten angeführten Preise sowie die Versandkosten stellen Gesamtpreise dar. Sie beinhalten alle Preisbestandteile einschließlich aller anfallenden Steuern.
5.2. Die anfallenden Versandkosten sind nicht im Kaufpreis enthalten. Sie sind über eine entsprechend bezeichnete Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot aufrufbar, werden im Laufe des Bestellvorganges gesondert ausgewiesen und sind von Ihnen zusätzlich zu tragen, soweit nicht die versandkostenfreie Lieferung zugesagt ist.
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6.1. Die Lieferbedingungen, der Liefertermin sowie gegebenenfalls bestehende Lieferbeschränkungen finden sich unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot.
Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfläche keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).
6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zufälligen Untergangs und der zufälligen Verschlechterung der verkauften Sache während der Versendung erst mit der Übergabe der Ware an Sie übergeht, unabhängig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenständig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausführung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.
Sind Sie Unternehmer, erfolgt die Lieferung und Versendung auf Ihre Gefahr.
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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