Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow (eBook)
96 Seiten
Packt Publishing (Verlag)
978-1-78953-251-7 (ISBN)
Explore TensorFlow's capabilities to perform efficient deep learning on images
Key Features
- Discover image processing for machine vision
- Build an effective image classification system using the power of CNNs
- Leverage TensorFlow's capabilities to perform efficient deep learning
Book Description
TensorFlow is Google's popular offering for machine learning and deep learning, quickly becoming a favorite tool for performing fast, efficient, and accurate deep learning tasks.
Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow shows you the practical implementations of real-world projects, teaching you how to leverage TensorFlow's capabilities to perform efficient image processing using the power of deep learning. With the help of this book, you will get to grips with the different paradigms of performing deep learning such as deep neural nets and convolutional neural networks, followed by understanding how they can be implemented using TensorFlow.
By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow and Keras.
What you will learn
- Build machine learning models particularly focused on the MNIST digits
- Work with Docker and Keras to build an image classifier
- Understand natural language models to process text and images
- Prepare your dataset for machine learning
- Create classical, convolutional, and deep neural networks
- Create a RESTful image classification server
Who this book is for
Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow is for you if you are an application developer, data scientist, or machine learning practitioner looking to integrate machine learning into application software and master deep learning by implementing practical projects in TensorFlow. Knowledge of Python programming and basics of deep learning are required to get the best out of this book.
Explore TensorFlow's capabilities to perform efficient deep learning on imagesKey FeaturesDiscover image processing for machine visionBuild an effective image classification system using the power of CNNsLeverage TensorFlow's capabilities to perform efficient deep learningBook DescriptionTensorFlow is Google's popular offering for machine learning and deep learning, quickly becoming a favorite tool for performing fast, efficient, and accurate deep learning tasks.Hands-On Deep Learning for Images with TensorFlow shows you the practical implementations of real-world projects, teaching you how to leverage TensorFlow's capabilities to perform efficient image processing using the power of deep learning. With the help of this book, you will get to grips with the different paradigms of performing deep learning such as deep neural nets and convolutional neural networks, followed by understanding how they can be implemented using TensorFlow.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow and Keras.What you will learnBuild machine learning models particularly focused on the MNIST digitsWork with Docker and Keras to build an image classifierUnderstand natural language models to process text and imagesPrepare your dataset for machine learningCreate classical, convolutional, and deep neural networksCreate a RESTful image classification serverWho this book is forHands-On Deep Learning for Images with TensorFlow is for you if you are an application developer, data scientist, or machine learning practitioner looking to integrate machine learning into application software and master deep learning by implementing practical projects in TensorFlow. Knowledge of Python programming and basics of deep learning are required to get the best out of this book.
| Erscheint lt. Verlag | 31.7.2018 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Sachbuch/Ratgeber ► Freizeit / Hobby ► Sammeln / Sammlerkataloge |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium | |
| Schlagworte | caption generation • CNN • Deep learning • Neural networks • RNN • tensorflow • Tensorflow Deep learning |
| ISBN-10 | 1-78953-251-5 / 1789532515 |
| ISBN-13 | 978-1-78953-251-7 / 9781789532517 |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
EPUB (Adobe DRM)Größe: 5,3 MB
Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belletristik und Sachbüchern. Der Fließtext wird dynamisch an die Display- und Schriftgröße angepasst. Auch für mobile Lesegeräte ist EPUB daher gut geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
EPUB (Ohne DRM)Digital Rights Management: ohne DRM
Dieses eBook enthält kein DRM oder Kopierschutz. Eine Weitergabe an Dritte ist jedoch rechtlich nicht zulässig, weil Sie beim Kauf nur die Rechte an der persönlichen Nutzung erwerben.
Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belletristik und Sachbüchern. Der Fließtext wird dynamisch an die Display- und Schriftgröße angepasst. Auch für mobile Lesegeräte ist EPUB daher gut geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür die kostenlose Software Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür eine kostenlose App.
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich
