Mastering TensorFlow 2.x
Rajdeep Dua
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Work with TensorFlow and Keras for real performance of deep learning
Key Features
● Combines theory and implementation with in-detail use-cases.
● Coverage on both, TensorFlow 1.x and 2.x with elaborated concepts.
● Exposure to Distributed Training, GANs and Reinforcement Learning.
Description
Mastering TensorFlow 2.x is a must to read and practice if you are interested in building various kinds of neural networks with high level TensorFlow and Keras APIs. The book begins with the basics of TensorFlow and neural network concepts, and goes into specific topics like image classification, object detection, time series forecasting and Generative Adversarial Networks.
While we are practicing TensorFlow 2.6 in this book, the version of Tensorflow will change with time; however you can still use this book to witness how Tensorflow outperforms. This book includes the use of a local Jupyter notebook and the use of Google Colab in various use cases including GAN and Image classification tasks. While you explore the performance of TensorFlow, the book also covers various concepts and in-detail explanations around reinforcement learning, model optimization and time series models.
What you will learn
● Getting started with Tensorflow 2.x and basic building blocks.
● Get well versed in functional programming with TensorFlow.
● Practice Time Series analysis along with strong understanding of concepts.
● Get introduced to use of TensorFlow in Reinforcement learning and Generative Adversarial Networks.
● Train distributed models and how to optimize them.
Who this book is for
This book is designed for machine learning engineers, NLP engineers and deep learning practitioners who want to utilize the performance of TensorFlow in their ML and AI projects. Readers are expected to have some familiarity with Tensorflow and the basics of machine learning would be helpful.
Table of Contents
1. Getting started with TensorFlow 2.x
2. Machine Learning with TensorFlow 2.x
3. Keras based APIs
4. Convolutional Neural Networks in Tensorflow
5. Text Processing with TensorFlow 2.x
6. Time Series Forecasting with TensorFlow 2.x
7. Distributed Training and DataInput pipelines
8. Reinforcement Learning
9. Model Optimization
10. Generative Adversarial Networks
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Wenn Sie Verbraucher sind, steht Ihnen ein Widerrufsrecht nach folgender Maßgabe zu. Verbraucher ist jede natürliche Person, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
WIDERRUFSBELEHRUNG
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen 14 Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte Stück in Besitz genommen haben bzw. hat.
Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A., mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie können auch eine andere eindeutige Erklärung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausfüllen und übermitteln. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverzüglich (z. B. per E-Mail) eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs übermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A., zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren. Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht besteht nicht bzw. erlischt bei folgenden Verträgen:
ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
Muster-Widerrufsformular
(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück)
An: (Rarewaves USA, 10100 W Sample Rd, Ste 101, 33065, Coral Springs, Florida, U.S.A.)
Hiermit widerrufe(n) ich/wir* den von mir/uns* abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren*/ die Erbringung der folgenden Dienstleistung*
Bestellt am*/erhalten am*:
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Anschrift des/der Verbraucher(s):
Unterschrift des/der Verbraucher(s) (nur bei Mitteilung auf Papier):
Datum:
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