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Descripción - Tensorflow es la Biblioteca de Aprendizaje Profundo más popular por ahí. Tiene fantástica función de cálculo gráfico que ayuda a los científicos de datos a visualizar su red neuronal diseñada utilizando TensorBoard. Esta biblioteca de aprendizaje automático admite tanto la convolución como la red neuronal recurrente. Es compatible con el procesamiento paralelo en la CPU, así como en la GPU. Los principales algoritmos de aprendizaje automático soportados por TensorFlow son Deep Learning Classification, wipe & deep, Boston Tree, entre otros. El libro es muy práctico y le ofrece prácticas de aprendizaje profundo preparadas para la industria.Esto es lo que está cubierto en el libro —Tabla de contenidoCapítulo 1: ¿Qué es el aprendizaje profundo?Capítulo 2: Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundoCapítulo 3: ¿Qué es TensorFlow?Capítulo 4: Comparación de bibliotecas de aprendizaje profundoCapítulo 5: Cómo descargar e instalar TensorFlow Windows y MacCapítulo 6: Tutorial de Cuaderno de JupyterCapítulo 7: Tensorflow en AWSCapítulo 8: Conceptos básicos de TensorFlow: Tensor, Forma, Tipo, Gráfico, Sesiones y OperadoresCapítulo 9: Tensorboard: Visualización de gráficos con ejemploCapítulo 10: NumPyCapítulo 11: PandasCapítulo 12: Scikit-LearnCapítulo 13: Regresión linealCapítulo 14: Estudio de caso de regresión linealCapítulo 15: Clasificador lineal en TensorFlowCapítulo 16: Métodos del núcleoCapítulo 17: ANN de TensorFlow (Red Neural Artificial)Capítulo 18: ConvNet (red neuronal convolucional): Clasificación de imágenes de TensorFlowCapítulo 19: Autoencoder con TensorFlowCapítulo 20: RNN (red neuronal recurrente) TensorFlow
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