Applied Deep Learning with Python Use scikit-learn, TensorFlow, and Keras to create intelligent systems and machine learning solutions
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Englisch
36,50 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
ePUB
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Ja
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
31.08.2018
Verlag
Packt PublishingSeitenzahl
334 (Printausgabe)
Dateigröße
34949 KB
Sprache
Englisch
EAN
9781789806991
Taking an approach that uses the latest developments in the Python ecosystem, you'll first be guided through the Jupyter ecosystem, key visualization libraries and powerful data sanitization techniques before you train your first predictive model. You'll then explore a variety of approaches to classification such as support vector networks, random decision forests and k-nearest neighbors to build on your knowledge before moving on to advanced topics. After covering classification, you'll go on to discover ethical web scraping and interactive visualizations, which will help you professionally gather and present your analysis. Next, you'll start building your keystone deep learning application, one that aims to predict the future price of Bitcoin based on historical public data. You'll then be guided through a trained neural network, which will help you explore common deep learning network architectures (convolutional, recurrent, and generative adversarial networks) and deep reinforcement learning. Later, you'll delve into model optimization and evaluation. You'll do all this while working on a production-ready web application that combines TensorFlow and Keras to produce meaningful user-friendly results. By the end of this book, you'll be equipped with the skills you need to tackle and develop your own real-world deep learning projects confidently and effectively.
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