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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。
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五星好评哦
- 网友 车***波:
很好,下载出来的内容没有乱码。
- 网友 温***欣:
可以可以可以
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网站体验不错
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五星好评
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强烈推荐!!!
- 网友 瞿***香:
非常好就是加载有点儿慢。
- 网友 饶***丽:
下载方式特简单,一直点就好了。
- 网友 国***舒:
中评,付点钱这里能找到就找到了,找不到别的地方也不一定能找到
- 网友 师***怡:
说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
- 网友 冯***卉:
听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
- 网友 薛***玉:
就是我想要的!!!
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:7分
主题深度:8分
文字风格:7分
语言运用:3分
文笔流畅:3分
思想传递:8分
知识深度:5分
知识广度:9分
实用性:6分
章节划分:8分
结构布局:8分
新颖与独特:3分
情感共鸣:8分
引人入胜:8分
现实相关:3分
沉浸感:5分
事实准确性:5分
文化贡献:4分