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Beginning Application Development with TensorFlow and Keras Learn to design, develop, train, and deploy TensorFlow and Keras models as real-world applications. [electronic resource]

Capelo, Luis

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자료유형E-BOOK
서명/저자사항Beginning Application Development with TensorFlow and Keras [electronic resource] : Learn to design, develop, train, and deploy TensorFlow and Keras models as real-world applications.
개인저자Capelo, Luis,
발행사항Birmingham: Packt Publishing, 2018.
형태사항1 online resource (148 pages).
기타형태 저록Print version: Capelo, Luis. Beginning Application Development with TensorFlow and Keras : Learn to design, develop, train, and deploy TensorFlow and Keras models as real-world applications. Birmingham : Packt Publishing, 짤2018
ISBN9781789539226
1789539226
내용주기B11423_Cover_Hires; C09584_Book_Ebook; Preface; Introduction to Neural Networks and Deep Learning; What are Neural Networks?; Successful Applications; Why Do Neural Networks Work So Well?; Limitations of Deep Learning; Common Components and Operations of Neural Networks; Configuring a Deep Learning Environment; Software Components for Deep Learning; Python 3; TensorFlow; Keras; TensorBoard; Jupyter Notebooks, Pandas, and NumPy; Activity 1 -- Verifying Software Components; Exploring a Trained Neural Network; MNIST Dataset; Activity 2 -- Exploring a Trained Neural Network; Summary.
Model ArchitectureChoosing the Right Model Architecture; Common Architectures; Convolutional Neural Networks; Recurrent Neural Networks; Generative Adversarial Networks; Deep Reinforcement Learning; Data Normalization; Z-score; Point-Relative Normalization; Maximum and Minimum Normalization; Structuring Your Problem; Activity 3 -- Exploring the Bitcoin Dataset and Preparing Data for Model; Using Keras as a TensorFlow Interface; Model Components; Activity 4 -- Creating a TensorFlow Model Using Keras; From Data Preparation to Modeling; Training a Neural Network; Reshaping Time-Series Data.
Making PredictionsOverfitting; Activity 5 -- Assembling a Deep Learning System; Summary; Model Evaluation and Optimization; Model Evaluation; Problem Categories; Loss Functions, Accuracy, and Error Rates; Using TensorBoard; Implementing Model Evaluation Metrics; Evaluating the Bitcoin Model; Overfitting; Model Predictions; Interpreting Predictions; Activity 6 -- Creating an Active Training Environment; Hyperparameter Optimization; Layers and Nodes -- Adding More Layers; Adding More Nodes; Layers and Nodes -- Implementation; Epochs; Epochs -- Implementation; Activation Functions; Linear (Identity).
Hyperbolic Tangent (Tanh)Rectified Linear Unit; Activation Functions -- Implementation; Regularization Strategies; L2 Regularization; Dropout; Regularization Strategies -- Implementation; Optimization Results; Activity 7 -- Optimizing a Deep Learning Model; Summary; Productization; Handling New Data; Separating Data and Model; Data Component; Model Component; Dealing with New Data; Re-Training an Old Model; Training a New Model; Activity 8 -- Dealing with New Data; Deploying a Model as a Web Application; Application Architecture and Technologies; Deploying and Using Cryptonic.
Activity 9 -- Deploying a Deep Learning ApplicationSummary; Index.
요약By the end of the course, you'll build a Bitcoin application that predicts the future price, based on historic, and freely available information.
일반주제명Application software --Development.
Computers --Data processing.
COMPUTERS / Data Processing.
COMPUTERS / Software Development & Engineering / General.
Computers --Programming --General.
Computers --Programming --Algorithms.
Computer programming --software development.
Algorithms & data structures.
Computers --Programming Languages --Python.
Programming & scripting languages: general.
Application software --Development.
Computers --Data processing.
언어영어
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