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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:9分
书籍信息完全性:8分
网站更新速度:3分
使用便利性:6分
书籍清晰度:4分
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用了才知道好用,推荐!太好用了
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页面不错 整体风格喜欢
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听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
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还不错啊,挺好
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不错,图文清晰,无错版,可以入手。
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推荐,啥格式都有
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一般般,只能说收费的比免费的强不少。
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卡的不行啊
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好评的,这是自己一直选择的下载书的网站
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好书都要花钱,如果要学习,建议买实体书;如果只是娱乐,看看这个网站,对你来说,是很好的选择。
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非常好就是加载有点儿慢。
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不错,用着很方便
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:5分
主题深度:3分
文字风格:9分
语言运用:4分
文笔流畅:4分
思想传递:8分
知识深度:7分
知识广度:3分
实用性:4分
章节划分:8分
结构布局:5分
新颖与独特:9分
情感共鸣:9分
引人入胜:3分
现实相关:8分
沉浸感:5分
事实准确性:6分
文化贡献:9分