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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:6分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:6分
使用便利性:5分
书籍清晰度:4分
书籍格式兼容性:8分
是否包含广告:3分
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安全性:4分
稳定性:3分
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不错,用着很方便
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。。。。。好
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为什么许多书都找不到?
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挺实用的,给个赞!希望越来越好,一直支持。
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不错。。。。。
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:6分
主题深度:5分
文字风格:4分
语言运用:8分
文笔流畅:3分
思想传递:9分
知识深度:9分
知识广度:9分
实用性:4分
章节划分:4分
结构布局:3分
新颖与独特:4分
情感共鸣:7分
引人入胜:6分
现实相关:9分
沉浸感:6分
事实准确性:7分
文化贡献:3分