出版社:歐萊禮(碁峰)
作者: Gant Laborde
譯者: 楊新章
書號: A682
出版日: 2022/03/02
ISBN: 9786263240636
定價:580元 售價:458元
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內容簡介
以JavaScript開發機器學習
「Gant在這本書中開門見山的教導您,網頁開發者使用JavaScript和瀏覽器需要知道的重要知識。」
—Laurence Moroney
AI倡議領導者, Google
「《TensorFlow.js學習手冊》讓您可以邁入TensorFlow.js,讓所有JavaScript開發者獲得新一代網頁應用開發的超能力。"
—Jason Mayes
Google TensorFlow.js資深工程師
「Gant神奇的解釋了複雜的機器學習概念,避免過於複雜的數學陷阱,您很難再找到更好的JavaScript資料科學介紹了。」
—Lee Warrick
全端JavaScript開發者
鑑於對AI的需求和JavaScript的無所不在,TensorFlow.js的狂潮是不可避免的。借由這個Google框架,可以協助經驗豐富的AI老手和Web開發人員推動AI驅動 的未來發展。在這本指南中,作者Gant Laborde(機器學習與web領域,Google開發人員及專家)為資料科學家、工程師、web開發人員、學生和研究人員等廣大技術受眾,提供了TensorFlow.js實務操作基礎方法。
您將首先學習TensorFlow.js中的一些基本範例,再深入研究神經網路架構、DataFrames、TensorFlow Hub、模型轉換、遷移學習等。讀完本書後,您將瞭解如何使用TensorFlow.js建構和部署產出就緒的深度學習系統。
‧探索張量(tensors),機器學習的最基本結構
‧使用真實範例將資料轉換為張量及返回
‧使用TensorFlow.js將AI與web相結合
‧使用資源來轉換、訓練和管理機器學習資料
‧從頭開始建構和訓練您自己的訓練模型
第2章 TensorFlow.js 簡介
第3章 張量簡介
第4章 影像張量
第5章 模型介紹
第6章 進階模型與使用者介面
第7章 模型製作資源
第8章 訓練模型
第9章 分類模型與資料分析
第10章 影像訓練
第11章 遷移學習
第12章 骰子化:總結專案
後記
附錄A 練習題解答
附錄B 本章挑戰解答
附錄C 權利和授權
索引
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