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内容简介:
本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题,包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习:创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型,并使用强大的ML架构以灵活且可维护的方式将其投入大规模生产。 你将学习如何使用TensorFlow和Keras编写的模型进行设计、训练、评估和预测。
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其它内容:
书籍介绍
本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题,包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习:创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型,并使用强大的ML架构以灵活且可维护的方式将其投入大规模生产。 你将学习如何使用TensorFlow和Keras编写的模型进行设计、训练、评估和预测。
网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:9分
网站更新速度:5分
使用便利性:5分
书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:8分
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稳定性:9分
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是个好网站,很便捷
- 网友 利***巧:
差评。这个是收费的
- 网友 康***溪:
强烈推荐!!!
- 网友 曹***雯:
为什么许多书都找不到?
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特别棒
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好6666666
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非常好就是加载有点儿慢。
- 网友 居***南:
请问,能在线转换格式吗?
- 网友 屠***好:
还行吧。
- 网友 沈***松:
挺好的,不错
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:3分
主题深度:7分
文字风格:9分
语言运用:4分
文笔流畅:3分
思想传递:4分
知识深度:9分
知识广度:3分
实用性:7分
章节划分:4分
结构布局:4分
新颖与独特:6分
情感共鸣:8分
引人入胜:7分
现实相关:9分
沉浸感:5分
事实准确性:9分
文化贡献:9分