- Main
- Computers - Artificial Intelligence (AI)
- Practical Machine Learning for Computer...
Practical Machine Learning for Computer Vision: End-to-End Machine Learning for Images
Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan Gillardكم أعجبك هذا الكتاب؟
ما هي جودة الملف الذي تم تنزيله؟
قم بتنزيل الكتاب لتقييم الجودة
ما هي جودة الملفات التي تم تنزيلها؟
This practical book shows you how to employ machine learning models to extract information from images. ML engineers and data scientists will learn how to solve a variety of image problems including classification, object detection, autoencoders, image generation, counting, and captioning with proven ML techniques. This book provides a great introduction to end-to-end deep learning: dataset creation, data preprocessing, model design, model training, evaluation, deployment, and interpretability.
Google engineers Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, and Ryan Gillard show you how to develop accurate and explainable computer vision ML models and put them into large-scale production using robust ML architecture in a flexible and maintainable way. You'll learn how to design, train, evaluate, and predict with models written in TensorFlow or Keras.
You'll learn how to:
• Design ML architecture for computer vision tasks
• Select a model (such as ResNet, SqueezeNet, or EfficientNet) appropriate to your task
• Create an end-to-end ML pipeline to train, evaluate, deploy, and explain your model
• Preprocess images for data augmentation and to support learnability
• Incorporate explainability and responsible AI best practices
• Deploy image models as web services or on edge devices
• Monitor and manage ML models
Google engineers Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, and Ryan Gillard show you how to develop accurate and explainable computer vision ML models and put them into large-scale production using robust ML architecture in a flexible and maintainable way. You'll learn how to design, train, evaluate, and predict with models written in TensorFlow or Keras.
You'll learn how to:
• Design ML architecture for computer vision tasks
• Select a model (such as ResNet, SqueezeNet, or EfficientNet) appropriate to your task
• Create an end-to-end ML pipeline to train, evaluate, deploy, and explain your model
• Preprocess images for data augmentation and to support learnability
• Incorporate explainability and responsible AI best practices
• Deploy image models as web services or on edge devices
• Monitor and manage ML models
عام:
2021
الإصدار:
1
الناشر:
O'Reilly Media
اللغة:
english
الصفحات:
350
ISBN 10:
1098102363
ISBN 13:
9781098102364
ISBN:
B09B164FBM
ملف:
EPUB, 52.74 MB
الشعارات الخاصة بك:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2021
إقرأ علي الإنترنت
- تحميل
- epub 52.74 MB Current page
- Checking other formats...
- حول إلى
- قم بإلغاء حظر تحويل الملفات التي يزيد حجمها عن 8 ميجابايتPremium
سيتم إرسال الملف إلى عنوان بريدك الإلكتروني. قد يستغرق الأمر ما يصل إلى 1-5 دقائق قبل استلامه.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى حساب Telegram الخاص بك.
برجاء الإنتباه: تأكد من ربط حسابك ببوت Z-Library Telegram.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى جهاز Kindle الخاص بك.
ملاحظة: أنت بحاجة للتحقق من كل كتاب ترسله إلى Kindle. تحقق من صندوق بريدك الإلكتروني بحثًا عن رسالة تأكيد بالبريد الإلكتروني من Amazon Kindle Support.
جاري التحويل إلى
التحويل إلى باء بالفشل
مميزات الحساب المميز
- أرسل إلى القراء الإلكترونيين
- زيادة حد التنزيل
- حول الملفات
- المزيد من نتائج البحث
- مميزات أخري