Biznes IT
Te małe seksowne cyferki. Jak rozwinąć biznes przy użyciu danych, które już mamy
Paul Brown, Dimitri Maex
Czy możesz sobie wyobrazić, że jesteś w stanie zidentyfikować klientów przynoszących największe zyski, wypracować lepszą strategię komunikowania się z nimi i zainspirować ich, aby kupowali więcej? A więc, naprawdę możesz to zrobić. A najlepsze jest to, że możesz to osiągnąć używając danych, które już masz. Wszystko, co robimy, tworzy dane. Za każdym razem, gdy ktoś ogląda coś w sieci, szuka w Google lub nawet przegląda sieć w swoim telefonie, tworzona jest kolejna cząstka danych, które mogą pomóc nam zrozumieć i przewidzieć zachowanie konsumentów. Rewolucja w analizowaniu danych właśnie się toczy i metody oraz narzędzia radzące sobie z tym „potopem danych” stają się coraz prostsze i mniej kosztowne, a jednocześnie bardziej precyzyjne, niż kiedykolwiek wcześniej. Dimitri Maex, Managing Director globalnej agencji reklamowej OgilvyOne New York i mózg praktyki analitycznej stosowanej w agencji pokazuje, jak możemy przekształcić swoje dane – te małe seksowne cyferki, które mogą zapewnić więcej zysków naszemu biznesowi – w skuteczne strategie prawdziwego wzrostu. W jasnym, przejrzystym stylu wyjaśnia, jak: • Ustalić, którzy klienci mają największy potencjał zwiększenia wartości, po których można spodziewać się większych zakupów, a którzy nie są warci targetowania. • Alokować zasoby marketingowe w najlepszy możliwy sposób. • Przewidzieć, jakich produktów lub usług klienci będą potrzebować w przyszłości. • Zoptymalizować swoją obecność w sieci, aby uzyskać największy zwrot z wyszukiwania. Lektura obowiązkowa dla marketerów starających się uzyskać najwyższy zwrot z inwestycji, właścicieli małych firm pragnących rosnąć szybciej lub kreatywnych twórców pragnących poznać reakcję na swoje działania – i nie tylko.
Technical Leadership. Od eksperta do lidera
Mariusz Sieraczkiewicz
Programista na stanowisku Ścieżka kariery ambitnego specjalisty w branży IT wygląda zwykle tak: junior–senior–lider. Kierownictwo firmy wychodzi ze słusznego skądinąd założenia, że szefować zespołowi programistów powinien także programista, tyle że bardziej doświadczony. Takie myślenie przeważnie sprawdza się w zakresie zagadnień technicznych, ale już niekoniecznie w kwestii kontaktów międzyludzkich; to, że ktoś jest świetnym fachowcem, nie oznacza automatycznie, że ma także naturalne predyspozycje do zarządzania pracą kolegów. Na szczęście można się tego nauczyć — najlepiej od ludzi, którzy mają spore doświadczenie na stanowisku lidera technicznego i postanowili się nim podzielić. Podczas pisania tej książki Mariusz Sieraczkiewicz czerpał z wielu źródeł: literatury o przywództwie, 11 lat osobistych doświadczeń (w tym 6-letniej pracy konsultanta i trenera zespołów programistycznych), wielu przeprowadzonych szkoleń tematycznych oraz wystąpień na konferencjach. Przede wszystkim jednak opierał się na pracy nad rozwojem liderów w takich firmach, jak ING, Tieto, YDP, Opera, Samsung, Cybercom Poland Sp. z o. o., Trapeze Poland Sp. z o. o., Apator S.A., LSI Software S.A., SAS Institute Sp. z o.o., Compensa Towarzystwo Ubezpieczeń SA, PRUFTECHNIK Technology Sp. z o. o. Ten podręcznik łączy w sobie najlepsze wzorce biznesowego przywództwa ze specyfiką przewodzenia zespołom programistycznym — wszystko z uwzględnieniem specyfiki naszego rynku.
Technical Leadership. Od eksperta do lidera
Mariusz Sieraczkiewicz
Programista na stanowisku Ścieżka kariery ambitnego specjalisty w branży IT wygląda zwykle tak: junior–senior–lider. Kierownictwo firmy wychodzi ze słusznego skądinąd założenia, że szefować zespołowi programistów powinien także programista, tyle że bardziej doświadczony. Takie myślenie przeważnie sprawdza się w zakresie zagadnień technicznych, ale już niekoniecznie w kwestii kontaktów międzyludzkich; to, że ktoś jest świetnym fachowcem, nie oznacza automatycznie, że ma także naturalne predyspozycje do zarządzania pracą kolegów. Na szczęście można się tego nauczyć — najlepiej od ludzi, którzy mają spore doświadczenie na stanowisku lidera technicznego i postanowili się nim podzielić. Podczas pisania tej książki Mariusz Sieraczkiewicz czerpał z wielu źródeł: literatury o przywództwie, 11 lat osobistych doświadczeń (w tym 6-letniej pracy konsultanta i trenera zespołów programistycznych), wielu przeprowadzonych szkoleń tematycznych oraz wystąpień na konferencjach. Przede wszystkim jednak opierał się na pracy nad rozwojem liderów w takich firmach, jak ING, Tieto, YDP, Opera, Samsung, Cybercom Poland Sp. z o. o., Trapeze Poland Sp. z o. o., Apator S.A., LSI Software S.A., SAS Institute Sp. z o.o., Compensa Towarzystwo Ubezpieczeń SA, PRUFTECHNIK Technology Sp. z o. o. Ten podręcznik łączy w sobie najlepsze wzorce biznesowego przywództwa ze specyfiką przewodzenia zespołom programistycznym — wszystko z uwzględnieniem specyfiki naszego rynku.
Technical Leadership. Od eksperta do lidera. Wydanie II poszerzone
Mariusz Sieraczkiewicz
"Dotąd nie było takiej książki na rynku" (z recenzji pierwszego wydania) Wybitne umiejętności techniczne i naturalny talent do zarządzania ludźmi nie zawsze idą w parze. A szkoda, bo losem świetnego programisty zatrudnionego na etacie jest, prędzej czy później, awans: z juniora na seniora, z seniora na lidera... I tu zaczyna się problem. Człowieka, który doskonale zna swój koderski fach, stawia się nagle przed koniecznością częściowego bądź całkowitego porzucenia go na rzecz zarządzania zespołem innych koderów - do tej pory kolegów z pracy, a teraz nagle podwładnych. Skąd czerpać wiedzę i inspiracje? W jaki sposób twarde umiejętności, które ma programista, uzupełnić o niezbędne na nowym stanowisku umiejętności miękkie? Czy każdy musi sam i w bólach przejść tę trudną drogę "od eksperta do menedżera", czy też można liczyć na wsparcie i podpowiedzi bardziej doświadczonych technicznych liderów? Otóż można, a nawet należy, tyle tylko, że trzeba dobrze wybrać mentora. Proponujemy, by Twoim "mistrzem" stał się ten podręcznik. Jego autor od kilkunastu lat współpracuje z zespołami programistycznymi jako trener i konsultant, zna więc specyfikę branży, z którą związałeś się zawodowo, i jest świadom tego, jakie problemy stoją przed nowo mianowanym liderem technicznym. Co więcej, wie, co zrobić, by te problemy szybko i skutecznie rozwiązać. W tym podręczniku mówi o roli, jaką odgrywa lider techniczny, o różnicach między ekspertem a liderem, o tym, jak skutecznie pracować ze swoim zespołem oraz jak budować relacje z biznesem. Wskazuje, skąd czerpać motywację - dla siebie i powierzonych sobie ludzi, jak z nimi rozmawiać, by chcieli słuchać, i jak ich słuchać, by wyciągać budujące wnioski. Drugie wydanie książki wzbogacone zostało o rozdział poświęcony wdrażaniu zmian, czyli temu, co jest chlebem powszednim każdego lidera.
Technical Leadership. Od eksperta do lidera. Wydanie II poszerzone
Mariusz Sieraczkiewicz
"Dotąd nie było takiej książki na rynku" (z recenzji pierwszego wydania) Wybitne umiejętności techniczne i naturalny talent do zarządzania ludźmi nie zawsze idą w parze. A szkoda, bo losem świetnego programisty zatrudnionego na etacie jest, prędzej czy później, awans: z juniora na seniora, z seniora na lidera... I tu zaczyna się problem. Człowieka, który doskonale zna swój koderski fach, stawia się nagle przed koniecznością częściowego bądź całkowitego porzucenia go na rzecz zarządzania zespołem innych koderów - do tej pory kolegów z pracy, a teraz nagle podwładnych. Skąd czerpać wiedzę i inspiracje? W jaki sposób twarde umiejętności, które ma programista, uzupełnić o niezbędne na nowym stanowisku umiejętności miękkie? Czy każdy musi sam i w bólach przejść tę trudną drogę "od eksperta do menedżera", czy też można liczyć na wsparcie i podpowiedzi bardziej doświadczonych technicznych liderów? Otóż można, a nawet należy, tyle tylko, że trzeba dobrze wybrać mentora. Proponujemy, by Twoim "mistrzem" stał się ten podręcznik. Jego autor od kilkunastu lat współpracuje z zespołami programistycznymi jako trener i konsultant, zna więc specyfikę branży, z którą związałeś się zawodowo, i jest świadom tego, jakie problemy stoją przed nowo mianowanym liderem technicznym. Co więcej, wie, co zrobić, by te problemy szybko i skutecznie rozwiązać. W tym podręczniku mówi o roli, jaką odgrywa lider techniczny, o różnicach między ekspertem a liderem, o tym, jak skutecznie pracować ze swoim zespołem oraz jak budować relacje z biznesem. Wskazuje, skąd czerpać motywację - dla siebie i powierzonych sobie ludzi, jak z nimi rozmawiać, by chcieli słuchać, i jak ich słuchać, by wyciągać budujące wnioski. Drugie wydanie książki wzbogacone zostało o rozdział poświęcony wdrażaniu zmian, czyli temu, co jest chlebem powszednim każdego lidera.
Joshua Alan Teter, Ben Tobin
The technical program manager (TPM) is a relatively new role born out of the need of the tech industry to have a specialized practitioner who speaks both tech and business and leverages this bilingual talent to get results that no one else can.This book dives into what makes a TPM tick. You’ll find out which project and program management skills will help you shine and how you can apply your technical skills for effective results. This book looks at the TPM role across the Big Five tech companies (Amazon, Google, Microsoft, Apple, and Meta) to help you discern the most effective skills to be successful no matter which company you work for.Are you already a well-performing TPM looking to see what’s next? This book identifies the career paths for a TPM at the Big Five to help you decide the next step for you.By the end of this book, you’ll have a clear understanding of how to be a TPM, along with a breakdown of the necessary technical and program management skills to develop a clear roadmap for your career.
Joshua Alan Teter, Ben Tobin
The technical program manager (TPM) is a relatively new role born out of the need of the tech industry to have a specialized practitioner who speaks both tech and business and leverages this bilingual talent to get results that no one else can.This book dives into what makes a TPM tick. You’ll find out which project and program management skills will help you shine and how you can apply your technical skills for effective results. This book looks at the TPM role across the Big Five tech companies (Amazon, Google, Microsoft, Apple, and Meta) to help you discern the most effective skills to be successful no matter which company you work for.Are you already a well-performing TPM looking to see what’s next? This book identifies the career paths for a TPM at the Big Five to help you decide the next step for you.By the end of this book, you’ll have a clear understanding of how to be a TPM, along with a breakdown of the necessary technical and program management skills to develop a clear roadmap for your career.
Chris Chinchilla
Effective documentation is key to the success of products in remote software development teams, facilitating clear instructions that benefit the entire development team. Technical Writing for Software Developers lays a solid foundation of essential grammar, providing language tips and explaining how precise writing enhances documentation, and walks you through the fundamental types and styles of documentation.Starting with an exploration of the current state of the tech writing industry and its significance in both the software and hardware realms, you’ll master the building blocks of technical writing, exploring tooling choices and style guides, and create dynamic multimedia-laden documentation. This book equips you with valuable insights into the writing and feedback process to ensure continuous improvement. Additionally, you’ll take a peek at the emerging trends and technologies, including AI tools, shaping the future of technical writing.By the end of this technical writing book, you’ll have developed the expertise you need to tackle documentation requests effectively, armed with the knowledge of the best approach for documenting any topic, encompassing text, media elements, structure, and appropriate tools. The skills acquired will enable you to achieve seamless teamwork, enhanced project efficiency, and successful software development.
Technologia w e-commerce. Teoria i praktyka. Poradnik menedżera
Piotr Karwatka, Tomasz Ejtminowicz, Marcin Engelmann, Przemysław...
Dowiedz się więcej o Autorach E-handel w pytaniach i odpowiedziach Nadzór nad procesem tworzenia i utrzymaniem sklepu internetowego lub dowolnej innej formy obecności firmy na rynku e-commerce jest naprawdę trudnym zadaniem. Wymaga ogromnej wiedzy i ogromnego doświadczenia w kwestiach biznesowych i prawnych, a przede wszystkim technicznych. Do pracy nad tą książką Piotr Karwatka zaprosił grono uznanych ekspertów: dyrektorów IT oraz niezależnych konsultantów, którzy zajmują się m.in. wdrożeniami, audytami oraz utrzymaniem produkcyjnym zaawansowanych sklepów internetowych. Znajdziesz tutaj odpowiedzi na kluczowe pytania, dotykające całego spektrum technicznych zagadnień związanych z handlem w internecie. Technologia w e-commerce… wypełnia ważną niszę na rynku wydawniczym, ponieważ proponuje kompleksowe podejście do zagadnień, które do tej pory omawiane były osobno w ramach literatury informatycznej i biznesowej. Większość dostępnych dziś książek skupia się albo na technicznych aspektach e-handlu (sposoby korzystania z baz danych, języków programowania i frameworków), albo na ujęciu biznesowym. Autorzy niniejszej publikacji starali się połączyć te dwa światy i stworzyć swoiste FAQ e-biznesu. Jeśli wciąż masz wątpliwości, czy dobrze prowadzisz swój e-biznes, sięgnij po tę pozycję. Tak cennej wiedzy nie znajdziesz nigdzie indziej! Z tej książki dowiesz się między innymi: jak dokonać dobrego wyboru platformy sklepowej i na jakie aspekty zwrócić uwagę w jaki sposób zintegrować się z systemami ERP, stworzyć szynę wymiany danych oraz umiejscowić system w obecnym środowisku informatycznym jak poradzić sobie z dużym obciążeniem i wykorzystać skalowalność oraz jakich narzędzi użyć jak zapewnić bezpieczeństwo danych i nie narazić się GIODO jak stworzyć procedury w zespole wdrożeniowym i przestrzegać tych procedur jak dbać o jakość projektów od etapu analitycznego po wdrożenie i utrzymanie jak zapewnić wysoką dostępność aplikacji, SLA oraz wydajny hosting i wirtualizację Kompendium wiedzy menedżerskiej w jednym podręczniku! Masz pytanie o e-commerce? Sięgnij po niezbędnik menedżera! PATRONAT MEDIALNY:
Technologia w e-commerce. Teoria i praktyka. Poradnik menedżera
Piotr Karwatka, Tomasz Ejtminowicz, Marcin Engelmann, Przemysław...
Dowiedz się więcej o Autorach E-handel w pytaniach i odpowiedziach Nadzór nad procesem tworzenia i utrzymaniem sklepu internetowego lub dowolnej innej formy obecności firmy na rynku e-commerce jest naprawdę trudnym zadaniem. Wymaga ogromnej wiedzy i ogromnego doświadczenia w kwestiach biznesowych i prawnych, a przede wszystkim technicznych. Do pracy nad tą książką Piotr Karwatka zaprosił grono uznanych ekspertów: dyrektorów IT oraz niezależnych konsultantów, którzy zajmują się m.in. wdrożeniami, audytami oraz utrzymaniem produkcyjnym zaawansowanych sklepów internetowych. Znajdziesz tutaj odpowiedzi na kluczowe pytania, dotykające całego spektrum technicznych zagadnień związanych z handlem w internecie. Technologia w e-commerce… wypełnia ważną niszę na rynku wydawniczym, ponieważ proponuje kompleksowe podejście do zagadnień, które do tej pory omawiane były osobno w ramach literatury informatycznej i biznesowej. Większość dostępnych dziś książek skupia się albo na technicznych aspektach e-handlu (sposoby korzystania z baz danych, języków programowania i frameworków), albo na ujęciu biznesowym. Autorzy niniejszej publikacji starali się połączyć te dwa światy i stworzyć swoiste FAQ e-biznesu. Jeśli wciąż masz wątpliwości, czy dobrze prowadzisz swój e-biznes, sięgnij po tę pozycję. Tak cennej wiedzy nie znajdziesz nigdzie indziej! Z tej książki dowiesz się między innymi: jak dokonać dobrego wyboru platformy sklepowej i na jakie aspekty zwrócić uwagę w jaki sposób zintegrować się z systemami ERP, stworzyć szynę wymiany danych oraz umiejscowić system w obecnym środowisku informatycznym jak poradzić sobie z dużym obciążeniem i wykorzystać skalowalność oraz jakich narzędzi użyć jak zapewnić bezpieczeństwo danych i nie narazić się GIODO jak stworzyć procedury w zespole wdrożeniowym i przestrzegać tych procedur jak dbać o jakość projektów od etapu analitycznego po wdrożenie i utrzymanie jak zapewnić wysoką dostępność aplikacji, SLA oraz wydajny hosting i wirtualizację Kompendium wiedzy menedżerskiej w jednym podręczniku! Masz pytanie o e-commerce? Sięgnij po niezbędnik menedżera! PATRONAT MEDIALNY:
TensorFlow. 13 praktycznych projektów wykorzystujących uczenie maszynowe
Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor
TensorFlow służy do projektowania i wdrażania zaawansowanych architektur głębokiego uczenia. Jego zaletami są prostota, wydajność i elastyczność. Umożliwia budowanie złożonych rozwiązań na bazie różnorodnych zbiorów danych. Co więcej, pozwala na stosowanie różnych technik uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego oraz uczenia przez wzmacnianie. TensorFlow zmienił sposób postrzegania uczenia maszynowego. Dzięki temu środowisku każdy, kto chce uczynić z dużych zbiorów danych wiarygodne źródło wiedzy, może ten cel osiągnąć - niezależnie od tego, czy jest analitykiem danych, naukowcem, projektantem, czy pasjonatem metod sztucznej inteligencji. To książka przeznaczona dla osób, które chcą nauczyć się tworzyć całościowe rozwiązania z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Poszczególne zagadnienia zilustrowano trzynastoma praktycznymi projektami, w których wykorzystano między innymi analizy sentymentów, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacyjne, generatywne sieci kontradyktoryjne czy sieci kapsułowe. Pokazano, w jaki sposób używać TensorFlow z interfejsem APO Spark i wspomagać obliczenia układami GPU. Przedstawiono zastosowanie rozkładu macierzy (SVD++), modeli rankingowych i odmian splotowej sieci neuronowej. Nie zabrakło prezentacji nowych rozwiązań o dużym potencjale, takich jak sieci DiscoGAN. Dołączony do książki kod źródłowy, liczne wskazówki i porady pozwolą na płynne rozpoczęcie pracy z TensorFlow oraz innymi narzędziami do budowy sieci neuronowych. W tej książce między innymi: podstawy pracy z TensorFlow wykorzystanie TensorFlow do wizualizacji sieci neuronowych zastosowanie procesu gaussowskiego do prognozowania cen akcji wykrywanie oszukańczych transakcji za pomocą TensorFlow i Keras implementacja sieci kapsułowych w TensorFlow techniki uczenia przez wzmacnianie TensorFlow: prostota, wydajność i imponujący potencjał!
Antonio Gulli, Amita Kapoor
Deep neural networks (DNNs) have achieved a lot of success in the field of computer vision, speech recognition, and natural language processing. This exciting recipe-based guide will take you from the realm of DNN theory to implementing them practically to solve real-life problems in the artificial intelligence domain.In this book, you will learn how to efficiently use TensorFlow, Google’s open source framework for deep learning. You will implement different deep learning networks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Q-learning Networks (DQNs), and Generative Adversarial Networks (GANs), with easy-to-follow standalone recipes. You will learn how to use TensorFlow with Keras as the backend. You will learn how different DNNs perform onsome popularly used datasets, such as MNIST, CIFAR-10, and Youtube8m. You will not only learn about the different mobile and embedded platforms supported by TensorFlow, but also how to set up cloud platforms for deep learning applications. You will also get a sneak peek at TPU architecture and how it will affect the future of DNNs.By using crisp, no-nonsense recipes, you will become an expert in implementing deep learning techniques in growing real-world applications and research areas such as reinforcement learning,GANs, and autoencoders.
TensorFlow 2 Pocket Primer. A Quick Reference Guide for TensorFlow 2 Developers
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
As part of the best-selling *Pocket Primer* series, this book introduces beginners to basic machine learning algorithms using TensorFlow 2. It provides a fast-paced introduction to TensorFlow, covering core features and machine learning basics with Python code samples. An appendix includes Keras-based code samples and explores MLPs, CNNs, RNNs, and LSTMs. The chapters illustrate how to solve various tasks, encouraging further reading to deepen your knowledge.The journey begins with an introduction to TensorFlow 2, followed by essential APIs and datasets. You'll explore linear regression and classifiers, learning to apply TensorFlow to practical problems. The comprehensive appendix covers advanced topics like NLPs and deep learning architectures, enhancing your understanding of machine learning.Understanding these concepts is crucial for modern AI applications. This book transitions readers from basic TensorFlow use to advanced machine learning techniques, blending theory with practical examples. Companion files with source code and figures enhance learning, making this an essential resource for mastering TensorFlow and machine learning.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Tony Holdroyd
TensorFlow is one of the most popular machine learning frameworks in Python. With this book, you will improve your knowledge of some of the latest TensorFlow features and will be able to perform supervised and unsupervised machine learning and also train neural networks.After giving you an overview of what's new in TensorFlow 2.0 Alpha, the book moves on to setting up your machine learning environment using the TensorFlow library. You will perform popular supervised machine learning tasks using techniques such as linear regression, logistic regression, and clustering. You will get familiar with unsupervised learning for autoencoder applications. The book will also show you how to train effective neural networks using straightforward examples in a variety of different domains.By the end of the book, you will have been exposed to a large variety of machine learning and neural network TensorFlow techniques.
Abhishek Thakur, Alberto Boschetti, Luca Massaron, Alexey...
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
Abhishek Thakur, Alberto Boschetti, Luca Massaron, Alexey...
TensorFlow is one of the most popular frameworks used for machine learning and, more recently, deep learning. It provides a fast and efficient framework for training different kinds of deep learning models, with very high accuracy. This book is your guide to master deep learning with TensorFlow with the help of 10 real-world projects.TensorFlow Deep Learning Projects starts with setting up the right TensorFlow environment for deep learning. You'll learn how to train different types of deep learning models using TensorFlow, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, and Generative Adversarial Networks. While doing this, you will build end-to-end deep learning solutions to tackle different real-world problems in image processing, recommendation systems, stock prediction, and building chatbots, to name a few. You will also develop systems that perform machine translation and use reinforcement learning techniques to play games.By the end of this book, you will have mastered all the concepts of deep learning and their implementation with TensorFlow, and will be able to build and train your own deep learning models with TensorFlow confidently.
Oluwole Fagbohun
The TensorFlow Developer Certificate Guide is an indispensable resource for machine learning enthusiasts and data professionals seeking to master TensorFlow and validate their skills by earning the certification. This practical guide equips you with the skills and knowledge necessary to build robust deep learning models that effectively tackle real-world challenges across diverse industries.You’ll embark on a journey of skill acquisition through easy-to-follow, step-by-step explanations and practical examples, mastering the craft of building sophisticated models using TensorFlow 2.x and overcoming common hurdles such as overfitting and data augmentation. With this book, you’ll discover a wide range of practical applications, including computer vision, natural language processing, and time series prediction.To prepare you for the TensorFlow Developer Certificate exam, it offers comprehensive coverage of exam topics, including image classification, natural language processing (NLP), and time series analysis. With the TensorFlow certification, you’ll be primed to tackle a broad spectrum of business problems and advance your career in the exciting field of machine learning. Whether you are a novice or an experienced developer, this guide will propel you to achieve your aspirations and become a highly skilled TensorFlow professional.
Nick McClure
TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You’ll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning – each using Google’s machine learning library TensorFlow.This guide starts with the fundamentals of the TensorFlow library which includes variables, matrices, and various data sources. Moving ahead, you will get hands-on experience with Linear Regression techniques with TensorFlow. The next chapters cover important high-level concepts such as neural networks, CNN, RNN, and NLP. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, the last chapter will show you how to take it to production.
Nick McClure
TensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and allow you to dig deeper and gain more insights into your data than ever before. With the help of this book, you will work with recipes for training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and more. You will explore RNNs, CNNs, GANs, reinforcement learning, and capsule networks, each using Google's machine learning library, TensorFlow. Through real-world examples, you will get hands-on experience with linear regression techniques with TensorFlow. Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, you will be shown how to take it to production.By the end of the book, you will be proficient in the field of machine intelligence using TensorFlow. You will also have good insight into deep learning and be capable of implementing machine learning algorithms in real-world scenarios.
Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor
TensorFlow has transformed the way machine learning is perceived. TensorFlow Machine Learning Projects teaches you how to exploit the benefits—simplicity, efficiency, and flexibility—of using TensorFlow in various real-world projects. With the help of this book, you’ll not only learn how to build advanced projects using different datasets but also be able to tackle common challenges using a range of libraries from the TensorFlow ecosystem.To start with, you’ll get to grips with using TensorFlow for machine learning projects; you’ll explore a wide range of projects using TensorForest and TensorBoard for detecting exoplanets, TensorFlow.js for sentiment analysis, and TensorFlow Lite for digit classification.As you make your way through the book, you’ll build projects in various real-world domains, incorporating natural language processing (NLP), the Gaussian process, autoencoders, recommender systems, and Bayesian neural networks, along with trending areas such as Generative Adversarial Networks (GANs), capsule networks, and reinforcement learning. You’ll learn how to use the TensorFlow on Spark API and GPU-accelerated computing with TensorFlow to detect objects, followed by how to train and develop a recurrent neural network (RNN) model to generate book scripts.By the end of this book, you’ll have gained the required expertise to build full-fledged machine learning projects at work.
Ankit Jain, Armando Fandango, Amita Kapoor
TensorFlow has transformed the way machine learning is perceived. TensorFlow Machine Learning Projects teaches you how to exploit the benefits—simplicity, efficiency, and flexibility—of using TensorFlow in various real-world projects. With the help of this book, you’ll not only learn how to build advanced projects using different datasets but also be able to tackle common challenges using a range of libraries from the TensorFlow ecosystem.To start with, you’ll get to grips with using TensorFlow for machine learning projects; you’ll explore a wide range of projects using TensorForest and TensorBoard for detecting exoplanets, TensorFlow.js for sentiment analysis, and TensorFlow Lite for digit classification.As you make your way through the book, you’ll build projects in various real-world domains, incorporating natural language processing (NLP), the Gaussian process, autoencoders, recommender systems, and Bayesian neural networks, along with trending areas such as Generative Adversarial Networks (GANs), capsule networks, and reinforcement learning. You’ll learn how to use the TensorFlow on Spark API and GPU-accelerated computing with TensorFlow to detect objects, followed by how to train and develop a recurrent neural network (RNN) model to generate book scripts.By the end of this book, you’ll have gained the required expertise to build full-fledged machine learning projects at work.
Md. Rezaul Karim
Predictive analytics discovers hidden patterns from structured and unstructured data for automated decision making in business intelligence. Predictive decisions are becoming a huge trend worldwide, catering to wide industry sectors by predicting which decisions are more likely to give maximum results. TensorFlow, Google’s brainchild, is immensely popular and extensively used for predictive analysis.This book is a quick learning guide on all the three types of machine learning, that is, supervised, unsupervised, and reinforcement learning with TensorFlow. This book will teach you predictive analytics for high-dimensional and sequence data. In particular, you will learn the linear regression model for regression analysis. You will also learn how to use regression for predicting continuous values. You will learn supervised learning algorithms for predictive analytics. You will explore unsupervised learning and clustering using K-meansYou will then learn how to predict neighborhoods using K-means, and then, see another example of clustering audio clips based on their audio features. This book is ideal for developers, data analysts, machine learning practitioners, and deep learning enthusiasts who want to build powerful, robust, and accurate predictive models with the power of TensorFlow. This book is embedded with useful assessments that will help you revise the concepts you have learned in this book. This book is repurposed for this specific learning experience from material from Packt's Predictive Analytics with TensorFlow by Md. Rezaul Karim.
Md. Rezaul Karim
Predictive analytics discovers hidden patterns from structured and unstructured data for automated decision making in business intelligence. Predictive decisions are becoming a huge trend worldwide, catering to wide industry sectors by predicting which decisions are more likely to give maximum results. TensorFlow, Google’s brainchild, is immensely popular and extensively used for predictive analysis.This book is a quick learning guide on all the three types of machine learning, that is, supervised, unsupervised, and reinforcement learning with TensorFlow. This book will teach you predictive analytics for high-dimensional and sequence data. In particular, you will learn the linear regression model for regression analysis. You will also learn how to use regression for predicting continuous values. You will learn supervised learning algorithms for predictive analytics. You will explore unsupervised learning and clustering using K-meansYou will then learn how to predict neighborhoods using K-means, and then, see another example of clustering audio clips based on their audio features. This book is ideal for developers, data analysts, machine learning practitioners, and deep learning enthusiasts who want to build powerful, robust, and accurate predictive models with the power of TensorFlow. This book is embedded with useful assessments that will help you revise the concepts you have learned in this book. This book is repurposed for this specific learning experience from material from Packt's Predictive Analytics with TensorFlow by Md. Rezaul Karim.