en
Raghav Bali,Dipanjan Sarkar,Tamoghna Ghosh

Hands-On Transfer Learning with Python

Повідомити про появу
Щоб читати цю книжку, завантажте файл EPUB або FB2 на Букмейт. Як завантажити книжку?
Transfer learning is a machine learning (ML) technique where knowledge gained during training a set of problems can be used to solve other similar problems.
The purpose of this book is two-fold; firstly, we focus on detailed coverage of deep learning (DL) and transfer learning, comparing and contrasting the two with easy-to-follow concepts and examples. The second area of focus is real-world examples and research problems using TensorFlow, Keras, and the Python ecosystem with hands-on examples.
The book starts with the key essential concepts of ML and DL, followed by depiction and coverage of important DL architectures such as convolutional neural networks (CNNs), deep neural networks (DNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory (LSTM), and capsule networks. Our focus then shifts to transfer learning concepts, such as model freezing, fine-tuning, pre-trained models including VGG, inception, ResNet, and how these systems perform better than DL models with practical examples. In the concluding chapters, we will focus on a multitude of real-world case studies and problems associated with areas such as computer vision, audio analysis and natural language processing (NLP).
By the end of this book, you will be able to implement both DL and transfer learning principles in your own systems.
Ця книжка зараз недоступна
721 паперова сторінка
Дата публікації оригіналу
2018
Рік виходу видання
2018
Видавництво
Packt Publishing
Уже прочитали? Що скажете?
👍👎
fb2epub
Перетягніть файли сюди, не більш ніж 5 за один раз