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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:8分
书籍信息完全性:9分
网站更新速度:8分
使用便利性:7分
书籍清晰度:4分
书籍格式兼容性:3分
是否包含广告:7分
加载速度:8分
安全性:8分
稳定性:3分
搜索功能:5分
下载便捷性:8分
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一般般,只能说收费的比免费的强不少。
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很好,下载出来的内容没有乱码。
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网站体验不错
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不仅速度快,而且内容无盗版痕迹。
- 网友 孔***旋:
很好。顶一个希望越来越好,一直支持。
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:4分
主题深度:7分
文字风格:6分
语言运用:3分
文笔流畅:4分
思想传递:8分
知识深度:6分
知识广度:7分
实用性:4分
章节划分:5分
结构布局:6分
新颖与独特:4分
情感共鸣:7分
引人入胜:8分
现实相关:5分
沉浸感:8分
事实准确性:9分
文化贡献:4分