Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI
Sprache: Englisch
Verlag: Independently Published, 2021
- Softcover
- Neu
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes KönigreichPBShop.store UK
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 11. Juni 1999
Zustand: Neu
EUR 39,28
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
In den WarenkorbArtikelbeschreibung des Verkäufers
New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
Bestandsnummer des Verkäufers L0-9798743414062
- Titel
- Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI
- Autor
- Siahaan, Vivian; Sianipar, Rismon Hasiholan
- Verlag
- Independently Published
- Erscheinungsjahr
- 2021
- Zustand
- New
- Einband
- PAP
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798743414062
- Artikelgewicht
- 753 Gramm
In Chapter 1, you will learn to create GUI applications to display line graph using PyQt. You will also learn how to display image and its histogram.
In Chapter 2, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying fruits using Fruits 360 dataset using Transfer Learning and CNN models. You will build a GUI application for this purpose. Here's the outline of the steps, focusing on transfer learning: 1. Dataset Preparation: Download the Fruits 360 dataset from Kaggle. Extract the dataset files and organize them into appropriate folders for training and testing. Install the necessary libraries like TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, and NumPy; Data Preprocessing: Use OpenCV to read and load the fruit images from the dataset. Resize the images to a consistent size to feed them into the neural network. Convert the images to numerical arrays using NumPy. Normalize the image pixel values to a range between 0 and 1. Split the dataset into training and testing sets using Scikit-Learn. 3. Building the Model with Transfer Learning: Import the required modules from TensorFlow and Keras. Load a pre-trained model (e.g., VGG16, ResNet50, InceptionV3) without the top (fully connected) layers. Freeze the weights of the pre-trained layers to prevent them from being updated during training. Add your own fully connected layers on top of the pre-trained layers. Compile the model by specifying the loss function, optimizer, and evaluation metrics; 4. Model Training: Use the prepared training data to train the model. Specify the number of epochs and batch size for training. Monitor the training process for accuracy and loss using callbacks; 5. Model Evaluation: Evaluate the trained model on the test dataset using Scikit-Learn. Calculate accuracy, precision, recall, and F1-score for the classification results; 6. Predictions: Load and preprocess new fruit images for prediction using the same steps as in data preprocessing. Use the trained model to predict the class labels of the new images.
In Chapter 3, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying cats/dogs using dataset using Using CNN with Data Generator. You will build a GUI application for this purpose. The following steps are taken: Set up your development environment: Install the necessary libraries such as TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, and any other dependencies required for the tutorial; Load and preprocess the dataset: Use libraries like OpenCV and NumPy to load and preprocess the dataset. Split the dataset into training and testing sets; Design and train the classification model: Use TensorFlow and Keras to design a convolutional neural network (CNN) model for image classification. Define the architecture of the model, compile it with an appropriate loss function and optimizer, and train it using the training dataset; Evaluate the model: Evaluate the trained model using the testing dataset. Calculate metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score to assess the model's performance; and so on.
In Chapter 4, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform detecting furnitures using Furniture Detector dataset using VGG16 model. You will build a GUI application for this purpose, and so on.
In Chapter 5, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying fashion using Fashion MNIST dataset using CNN model. You will build a GUI application for this purpose, and so on.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
PBShop.store UK
Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 11. Juni 1999
Versandkosten von Vereinigtes Königreich nach USA
| Artikel | 10 bis 20 Werktage | 10 bis 20 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 7,02 | EUR 7,04 |
Zahlungsarten
Shopbeschreibung
**Please note our transit times are from the date of dispatch.** We first started out as “The Paperback Exchange,” a chain of physical bookstores where we would part exchange your beloved books for new stories to transport you to faraway places. However, as shopping started to evolve to online shops and marketplaces, we bid our stores goodbye to become “PBShop.” This transition has only allowed us to blossom as we now ship thousands of titles to book lovers across the globe. We pride ourselves in being a community of local book lovers which allows our passion and devotion to shine in everything we do. In 2020 we not only celebrated our 20th birthday but our 1st birthday as being completely employee owned after becoming an E.O.T in September 2019. We are proud to be different and embrace standing apart on a book mountain by working from a virtual inventory which allows us to provide thousands of books that may be difficult to get for your bookshelf or your studies. Working with a number of different suppliers allows us to explore other avenues such as puzzles, sheet music and even stationery so we really do have something for everyone. Life is about being versatile in all realms of existence. If this is your first purchase with us, or you are a returning customer, we would like to welcome you to the PBShop family, for there is no friend as loyal as a book. We are a company who put our customers at the centre of everything we do as we understand the importance of reading because once you learn to read, you will forever be free. There are a whole lot of things in this world of ours that we are yet to explore, which is why we will forever inspire curious minds.…
Spezialisierung
Hardbacks, PaperbacksUnternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
Pbshop.co.uk
Unit 22 Horcott Industrial Estate, Horcott Road
Fairford, Vereinigtes Königreich GL7 4BX
Verkaufsbedingungen
Returns Policy
We ask all customers to contact us for authorisation should they wish to return their order. Orders returned without authorisation may not be credited.
If you wish to return, please contact us within 14 days of receiving your order to obtain authorisation.
Returns requested beyond this time will not be authorised.
Our team will provide full instructions on how to return your order and once received our returns department will process your refund.
Please note the cost to return any unwanted order to us is borne by the buyer.
Should your order arrive damaged, not as advertised or faulty, we must be advised of this within 14 days of delivery. Please contact us so we can find the best solution for you.
Our Customer Care Team can be contacted by emailing alborders@paperbackshop.co.uk, or by calling our UK Office on +441285 712 917. We are available 9:00am till 5:30pm GMT Monday to Friday.
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an PBShop.store UK, Fairford, United Kingdom, +44 1285 712917, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
- Die Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Magazinen mit Ausnahme von Abonnementverträgen; und
- Die Lieferung digitaler Inhalte, die nicht auf einem physischen Medium (z. B. auf einer CD oder DVD) geliefert werden, wenn Sie bei Ihrer Bestellung akzeptiert haben, dass wir mit der Lieferung beginnen können und dass Sie nach Beginn der Lieferung den Vertrag nicht mehr widerrufen können.
Versandbedingungen
Orders are shipped from our UK warehouse. Delivery thereafter is between 4 and 14 business days. Please contact us if you have any queries about our services or products.