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[Book] Tensorflow Machine Learning Cookbook

Paperback
McClure, Nick 지음 | Packt Publishing | 2017년 02월 15일
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  • MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..
    2016.03.07 ~ 2020.12.31
상품상세정보
ISBN 9781786462169(1786462168)
쪽수 370쪽
언어 English
크기 191(W) X 235(H) X 20(T) (mm)
제본형태 페이퍼백-Paperback
총권수 1권

책소개

이 책이 속한 분야

Key Features
Your quick guide to implementing TensorFlow in your day-to-day machine learning activities
Learn advanced techniques that bring more accuracy and speed to machine learning
Upgrade your knowledge to the second generation of machine learning with this guide on TensorFlow
Book Description
TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You'll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning each using Google's machine learning library TensorFlow.

This guide starts with the fundamentals of the TensorFlow library which includes variables, matrices, and various data sources. Moving ahead, you will get hands-on experience with Linear Regression techniques with TensorFlow. The next chapters cover important high-level concepts such as neural networks, CNN, RNN, and NLP.

Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, the last chapter will show you how to take it to production.

What you will learn
Become familiar with the basics of the TensorFlow machine learning library
Get to know Linear Regression techniques with TensorFlow
Learn SVMs with hands-on recipes
Implement neural networks and improve predictions
Apply NLP and sentiment analysis to your data
Master CNN and RNN through practical recipes
Take TensorFlow into production

원서번역서 내용 엿보기

개별적으로 실행 가능한 다양한 예제를 활용해 텐서플로 사용법을 살펴본다. 이 책은 프로그래밍에 익숙하지만 머신 러닝을 처음 접하는 사람, 머신 러닝에 대해 잘 알고 있는 사람 모두에게 도움이 될 수 있다. 머신 러닝에 익숙한 사람이라면, 예제를 통해 텐서플로의 머신 러닝 구현 방식을 쉽게 파악하고 활용할 수 있다. 텐서플로를 이용하면 학습 알고리즘 구현보다 학습 구조 설계에 더 집중할 수 있다. 머신 러닝에 익숙하지 않은 사람이라도 예제를 따라가다 보면, 머신 러닝이 활용되는 방식과 머신 러닝의 전체적인 구조, 목표, 한계를 빠르게 파악할 수 있다. 학습한 내용으로 텐서플로를 이용해 다양한 머신 러닝 모델을 구현해볼 수 있으며, 머신 러닝에 대해 더욱 깊이 있는 학습을 시작할 수 있다.

이 책의 원서번역서

저자소개

저자 : McClure, Nick

Nick McClure is currently a senior data scientist at PayScale, Inc. in Seattle, WA. Prior to this, he has worked at Zillow and Caesar's Entertainment. He got his degrees in Applied Mathematics from The University of Montana and the College of Saint Benedict and Saint John's University.

He has a passion for learning and advocating for analytics, machine learning, and artificial intelligence. Nick occasionally puts his thoughts and musings on his Twitter account, @nfmcclure.

목차

Getting Started with TensorFlow
The TensorFlow Way
Linear Regression
Support Vector Machines
Nearest Neighbor Methods
Neural Networks
Natural Language Processing
Convolutional Neural Networks
Recurrent Neural Networks
Taking TensorFlow to Production
More with TensorFlow

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