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计算机视觉机器学习实践（影印版）书籍详细信息
- ISBN：9787564199760
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：暂无出版时间
- 页数：暂无页数
- 价格：暂无价格
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题，包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习：创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型，并使用强大的ML架构以灵活且可维护的方式将其投入大规模生产。 你将学习如何使用TensorFlow和Keras编写的模型进行设计、训练、评估和预测。
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其它内容：
书籍介绍
本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题，包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习：创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型，并使用强大的ML架构以灵活且可维护的方式将其投入大规模生产。 你将学习如何使用TensorFlow和Keras编写的模型进行设计、训练、评估和预测。
书籍真实打分
故事情节：9分
人物塑造：7分
主题深度：6分
文字风格：9分
语言运用：6分
文笔流畅：7分
思想传递：6分
知识深度：7分
知识广度：4分
实用性：8分
章节划分：3分
结构布局：9分
新颖与独特：7分
情感共鸣：5分
引人入胜：9分
现实相关：6分
沉浸感：6分
事实准确性：9分
文化贡献：7分
网站评分
书籍多样性：7分
书籍信息完全性：8分
网站更新速度：8分
使用便利性：5分
书籍清晰度：7分
书籍格式兼容性：3分
是否包含广告：3分
加载速度：8分
安全性：4分
稳定性：3分
搜索功能：7分
下载便捷性：3分
下载点评
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下载评价
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