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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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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:9分
书籍信息完全性:9分
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书籍清晰度:4分
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卡的不行啊
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还行吧。
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我很喜欢这种风格样式。
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很好。顶一个希望越来越好,一直支持。
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直接选择epub/azw3/mobi就可以了,然后导入微信读书,体验百分百!!!
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。。。。。好
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:5分
主题深度:7分
文字风格:5分
语言运用:7分
文笔流畅:8分
思想传递:5分
知识深度:6分
知识广度:5分
实用性:8分
章节划分:9分
结构布局:4分
新颖与独特:7分
情感共鸣:7分
引人入胜:8分
现实相关:5分
沉浸感:9分
事实准确性:9分
文化贡献:5分