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Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets de Aurélien Géron

Deep Learning avec TensorFlow

Mise en oeuvre et cas concrets

Par Aurélien Géron

Deep Learning avec TensorFlow

Broché, 360 pages

Paru le 22 novembre 2017 chez Dunod

Classé n° 27.676 des ventes sur Amazon.fr
Collection
Prix éditeur
39,00 €
Langue
Français
ISBN-10

2100759930

ISBN-13

9782100759934

Dimensions

17,5 x 25,0 x 2,5 cm

Poids

740 grammes

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Détails & caractéristiques

Format : Broché, 360 pages
Date de publication : 22 novembre 2017
Collection : Hors collection
Éditeur : Dunod
Langue : Français
ISBN-10 : 2100759930
ISBN-13 : 9782100759934
Prix éditeur : 39,00 €
Classement Amazon.fr : 27.676
Dimensions : 17,5 x 25,0 x 2,5 cm
Poids : 740 grammes

Infos Prix

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Format Prix
Deep Learning avec TensorFlow - Aurélien Géron - Format PDF - 9782100767472 - 30,99 €
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Deep Learning avec TensorFlow (Hors Collection) - Format Kindle - 9782100767472 - 30,99 €
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Résumé

Cet ouvrage, conçu pour tous ceux qui souhaitent s'initier au Deep Learning (apprentissage profond) est la traduction de la deuxième partie du best-seller américain Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFloW.
Le Deep Learning est récent et il évolue vite. Ce livre en présente les principales techniques : les réseaux de neurones profonds, capables de modéliser toutes sortes de données, les réseaux de convolution, capables de classifier des images, les segmenter et découvrir les objets ou personnes qui s'y trouvent, les réseaux récurrents, capables de gérer des séquences telles que des phrases, des séries temporelles, ou encore des vidéos, les Autoencoders qui peuvent découvrir toutes sortes de structures dans des données, de façon non supervisée, et enfin le Reinforcement Learning (apprentissage par renforcement) qui permet de découvrir automatiquement les meilleures actions pour effectuer une tâche (par exemple un robot qui apprend à marcher).
Ce livre présente TensorFlow, le framework de Deep Learning créé par Google. Il est accompagné de Jupyter notebooks (disponibles sur github) qui contiennent tous les exemples de code du livre, afin que le lecteur puisse facilement tester et faire tourner les programmes.
Il complète un premier livre intitulé Machine Learning avec Scikit-Learn.

À propos de l'auteurL'auteur

Ingénieur informaticien, cofondateur et directeur technique de la société Wifirst, ingénieur logiciel chez Google France (YouTube). Il est co-auteur de trois ouvrages parus chez Dunod sur les architectures Client/serveur, sur le Wifi et sur la programmation C++ avancée.
https://books.google.fr/books?bibkeys=ISBN:9782100759934&jscmd=viewapi&callback=gbookscb