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Accueil>Sciences & Techniques>Informatique>Management des systèmes d'information
  • Deep Learning avec Keras et TensorFlow
Je découvre un extrait du livre

Deep Learning avec Keras et TensorFlow - 2e édition

Mise en oeuvre et cas concrets
Aurélien Géron

Existe au format livre et ebook

L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâce à de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique. Cette deuxième édition très...
En savoir plus
Parution : 
mai 2020
Collection : 
HORS COLLECTION
Marque : 
Dunod
Logo dunod Fiche
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1 contenu complémentaire avec ce livre
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Accès rapide
  • Présentation
  • Sommaire
  • Les + en ligne
  • Auteur(s)
  • Actualités
  • Caractéristiques

Présentation du livre

L'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, grâce à de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique.
Cette deuxième édition très remaniée tient notamment compte de la nouvelle version de TensorFlow 2, outil open source très efficace pour entraîner des réseaux de neurones artificiels.

  • Construire et former de nombreuses architectures de reseaux de neurones pour classification et regression à l'aide de TensorFlow 2.
  • Découvrir la détection d'objets, la segmentation sémantique, les mécanismes d'attention, les modèles de langage, les réseaux anatagonistes génératifs, etc.
  • Explorer l'API Keras, l'API officielle de haut niveau pour TensorFlow 2.
  • Produire des modèles TensorFlow à l'aide de TF Data, de TF Transform, de l'API de stratégies de distribution et de TF Serving.
  • Déployer sur la plateforme Google Cloud AI ou sur des appareils mobiles.
  • Créer des agents d'apprentissage autonomes avec le Reinforcement Learning, y compris en utilisant la bibliothèque TF-Agents.

Tous les exemples de code sont disponibles en ligne sous  la forme de notebooks Jupyter à l’adresse suivante : https://github.com/ageron/handson-ml2

Sommaire de l'ouvrage

Les fondamentaux du Machine Learning.  Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras.  Entraînement de réseaux de neurones profonds.  Modèles personnalisés et entraînement avec TensorFlow.  Chargement et prétraitement de données avec TensorFlow.  Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs.  Traitement des séries avec des RNR et des CNN.  Traitement automatique du langage naturel avec les RNR  et les attentions.  Apprentissage de représentations et apprentissage génératif  avec des autoencodeurs et des GAN.  Apprentissage par renforcement.  Entraînement et déploiement à grande échelle  de modèles TensorFlow

Les + en ligne

ERRATA :
Dans le premier tirage de cette nouvelle édition, cinq équations ont été imprimées avec des erreurs, notamment dues à un problème technique. Nous en sommes désolés et vous prions de nous en excuser.
Le document à télécharger vous donnera les équations telles qu'elles auraient dû paraître.

1 Compléments

Errata

Auteur(s) de l'ouvrage

  • Géron Aurélien
    Aurélien Géron
    Consultant en Machine Learning
Traducteur : 
Hervé Soulard

Actualités

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Caractéristiques du livre

Pages
576 pages
Format
175 x 250 mm
Collection
HORS COLLECTION
Parution
mai 2020
Marque
Dunod
Public
Professionnel
EAN
9782100790661

EAN Ebook : Pdf

9782100805020

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