計算機視覺機器學(xué)習(xí)實踐（影印版）

　　本書向你展示了如何使用機器學(xué)習(xí)模型從圖像中提取信息。ML工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家將學(xué)習(xí)成熟的ML技術(shù)來解決各種圖像問題，包括分類、物體檢測、自動編碼器、圖像生成、計數(shù)和字幕。本書很好地介紹了端到端的深度學(xué)習(xí)：創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計、模型訓(xùn)練、評估、部署和可解釋性。Google工程師Valliappa Lakshmanan、Martin G？rner、Ryan Gillard為你展示了如何開發(fā)精準且可解釋的計算機視覺ML模型，并使用強大的ML架構(gòu)以靈活且可維護的方式將其投入大規(guī)模生產(chǎn)。 你將學(xué)習(xí)如何使用TensorFlow和Keras編寫的模型進行設(shè)計、訓(xùn)練、評估和預(yù)測。

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