Deep-Learning-Netze, die mit großen Datenmengen angelernt wurden, lösen komplexe Aufgaben mit erstaunlicher Genauigkeit. TensorFlow ist die führende Open-Source-Bibliothek zum Erstellen und Trainieren neuronaler Deep-Learning-Netze z.B. für die Sprach- und Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder die vorhersagende Datenanalyse. Dieses Buch bietet einer breiten technisch orientierten Leserschaft einen praxisnahen Zugang zu den Grundlagen von TensorFlow.Sie erarbeiten zunächst einige einfache Beispielaufgaben mit TensorFlow und tauchen anschließend tiefer in Themen ein wie die Architektur neuronaler Netze, die Visualisierung mit TensorBoard, Abstraktionsbibliotheken für TensorFlow oder Multithread-Pipelines zur Dateneingabe. Wenn Sie dieses Buch durchgearbeitet haben, sind Sie in der Lage, Deep-Learning-Systeme mit TensorFlow zu erstellen und im Produktivbetrieb einzusetzen.

Häufig gestellte Fragen

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Information

Verlag

O'Reilly

Jahr

2018

ISBN

9783960101819

Thema

Computer Science

Thema

Data Mining

Inhaltsverzeichnis

Cover
Titel
Impressum
Inhalt
Vorwort
1 Einleitung
2 Erste Schritte mit TensorFlow
3 Die Grundlagen von TensorFlow
4 Konvolutionsnetze
5 Text I: Arbeiten mit Text und Sequenzen, Visualisierung mit TensorBoard
6 Text II: Wortvektoren, fortgeschrittene RNNs und Visualisierung von Einbettungen
7 Abstraktionen und Vereinfachungen in TensorFlow
8 Warteschlangen, Threads und das Einlesen von Daten
9 TensorFlow und verteiltes Rechnen
10 Modelle mit TensorFlow exportieren und via Server bereitstellen
Anhang: Tipps zur Erstellung von Modellen und Verwendung von TensorFlow Serving
Index
Über die Autoren
Über die Übersetzer
Kolophon
Fußnoten