Predictive Analytics with TensorFlow (paperback)

Oferta empik.com : 309,99 zł

309,99 zł
Odbiór w salonie 0 zł
Aktywuj dodatkowe korzyści
Darmowe punkty odbioru
Darmowy kurier
Wysyłamy w 2 tygodnie
Szybkie zakupy bez zbędnych formalności. Wybierz opcje dostawy, formę płatności i złóż zamówienie.

Potrzebujesz pomocy w zamówieniu?

Zadzwoń
Dodaj do listy

Dodaj ten produkt do jednej z utworzonych przez Ciebie list i zachowaj go na później.

Najczęściej kupowane razem

3 produkty

Cena zestawu:

Dodatkowy rabat:

Wysyłamy w 2 tygodnie

About This Book

  • A quick guide to gain hands-on experience with deep learning in different domains such as digit/image classification, and texts
  • Build your own smart, predictive models with TensorFlow using easy-to-follow approach mentioned in the book
  • Understand deep learning and predictive analytics along with its challenges and best practices

Who This Book Is For

This book is intended for anyone who wants to build predictive models with the power of TensorFlow from scratch. If you want to build your own extensive applications which work, and can predict smart decisions in the future then this book is what you need!

What You Will Learn

  • Solid & theoretical understanding of linear algebra, statistics & probability for predictive modeling
  • Develop predictive models using classification, regression & clustering algorithms
  • Develop predictive models for NLP
  • Reinforcement learning for predictive analytics
  • Factorization Machines for advanced recommendation systems
  • Hands-on understanding of deep learning architectures for advanced predictive analytics
  • Deep Neural Networks for predictive analytics
  • Recurrent Neural Networks for predictive analytics
  • Convolutional Neural Networks for emotion recognition, image classification & sentiment analysis.

In Detail

Predictive analytics allows discovering hidden patterns from structured & unstructured data for automated decision making in business intelligence.

This book will help you build, tune & deploy predictive models with TensorFlow in three main sections. The first section covers linear algebra, statistics & probability theory for predictive modeling.

The second section shows developing predictive models via supervised (classification, regression) & unsupervised (clustering) algorithms. It then exhibits developing predictive models for NLP and covers reinforcement learning algorithms. Lastly, developing a Factorization Machines-based recommendation system is shown.

The third section covers deep learning architectures for advanced predictive analytics: including, Deep Neural Networks & Recurrent Neural Networks for high-dimensional and sequence data. Finally, Convolutional Neural Networks is used for predictive modeling for emotion recognition, image classification & sentiment analysis.

Tytuł: Predictive Analytics with TensorFlow
Tytuł oryginalny: Implement deep learning principles to predict valuable insights using TensorFlow
Autor: Karim Md. Rezaul
Wydawca: Packt Publishing
Język wydania: english
Ilość stron: 522
Data premiery: 2020-10-01
Rok wydania: 2017
Forma: książka
Wymiary [mm]: 27 x 235 x 191
 
Brak
ocen
5
0
4
0
3
0
2
0
1
0
Oceń:
W przypadku naruszenia Regulaminu Twój wpis zostanie usunięty.
Prezentowane dane dotyczą zamówień dostarczanych i sprzedawanych przez empik.

Klienci, których interesował ten produkt, oglądali też

Opinie, uwagi, pytania

Jeśli masz pytania dotyczące sklepu empik.com odwiedź nasze strony pomocy.
Jeśli widzisz błąd lub chcesz uzyskać więcej informacji o produkcie skorzystaj z formularza kontaktowego: zgłoszenie błędu / pytanie o produkt

Twoja wiadomość została wysłana. Dziękujemy.

Administratorem podanych przez Ciebie danych osobowych jest Empik S.A. z siedzibą w Warszawie. Twoje dane będą przetwarzane w celu obsługi Twojej wiadomości z formularza kontaktowego, a także w celach statystycznych i analitycznych administratora. Więcej informacji na temat przetwarzania danych osobowych znajduje się w naszej Polityce prywatności.

Wybierz temat a następnie wypełnij dane formularza:

Pole Email jest wymagane

Pole imię i nazwisko jest wymagane

Pole Twoja wiadomość jest wymagane

pola wymagane

Jeśli chcesz skontaktować się z nami telefonicznie, skorzystaj z naszej infolini:

Centrum Wsparcia
Klienta
+48 22 462 72 50

+48 22 462 72 50

Czynne: pon – nd 8:00 – 23:00

* z wyjątkiem świąt ustawowo wolnych od pracy

Ostatnio oglądane

Podobne do ostatnio oglądanego

Korzystając ze strony zgadzasz się na używanie plików cookie, które są instalowane na Twoim urządzeniu. Za ich pomocą zbieramy informacje, które mogą stanowić dane osobowe. Wykorzystujemy je w celach analitycznych, marketingowych oraz aby dostosować treści do Twoich preferencji i zainteresowań. Więcej o tym oraz o możliwościach zmiany ich ustawień dowiesz się w Polityce Prywatności.