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Deep Learning By Example. A hands-on guide to implementing advanced machine learning algorithms and neural networks
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Deep learning is a popular subset of machine learning, and it allows you to build complex models that are faster and give more accurate predictions. This book is your companion to take your first steps into the world of deep learning, with hands-on examples to boost your understanding of the topic.
This book starts with a quick overview of the essential concepts of data science and machine learning which are required to get started with deep learning. It introduces you to Tensorflow, the most widely used machine learning library for training deep learning models. You will then work on your first deep learning problem by training a deep feed-forward neural network for digit classification, and move on to tackle other real-world problems in computer vision, language processing, sentiment analysis, and more. Advanced deep learning models such as generative adversarial networks and their applications are also covered in this book.
By the end of this book, you will have a solid understanding of all the essential concepts in deep learning. With the help of the examples and code provided in this book, you will be equipped to train your own deep learning models with more confidence.
This book starts with a quick overview of the essential concepts of data science and machine learning which are required to get started with deep learning. It introduces you to Tensorflow, the most widely used machine learning library for training deep learning models. You will then work on your first deep learning problem by training a deep feed-forward neural network for digit classification, and move on to tackle other real-world problems in computer vision, language processing, sentiment analysis, and more. Advanced deep learning models such as generative adversarial networks and their applications are also covered in this book.
By the end of this book, you will have a solid understanding of all the essential concepts in deep learning. With the help of the examples and code provided in this book, you will be equipped to train your own deep learning models with more confidence.
- 1. Data science: Bird's-eye view
- 2. Data Modeling in Action - The Titanic Example
- 3. Feature Engineering and Model Complexity – The Titanic Example Revisited
- 4. Get Up and Running with TensorFlow
- 5. Tensorflow in Action - Some Basic Examples
- 6. Deep Feed-forward Neural Networks - Implementing Digit Classification
- 7. Introduction to Convolutional Neural Networks
- 8. Object Detection – CIFAR-10 Example
- 9. Object Detection – Transfer Learning with CNNs
- 10. Recurrent-Type Neural Networks - Language modeling
- 11. Representation Learning - Implementing Word Embeddings
- 12. Neural sentiment Analysis
- 13. Autoencoders – Feature Extraction and Denoising
- 14. Generative Adversarial Networks in Action - Generating New Images
- 15. Face Generation and Handling Missing Labels
- 16. Appendix - Implementing Fish Recognition
- Titel: Deep Learning By Example. A hands-on guide to implementing advanced machine learning algorithms and neural networks
- Autor: Ahmed Menshawy
- Originaler Titel: Deep Learning By Example. A hands-on guide to implementing advanced machine learning algorithms and neural networks
- ISBN: 9781788395762, 9781788395762
- Veröffentlichungsdatum: 2018-02-28
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_156l
- Verleger: Packt Publishing