Deep Learning: Python for Data Science: A Guide to using Python for Tensor Flow, PyTorch, Keras in creating Deep Learning Model Frameworks
Tétel #: 138661975

Deep Learning: Python for Data Science: A Guide to using Python for Tensor Flow, PyTorch, Keras in creating Deep Learning Model Frameworks

Tétel #: 138661975

HUF 10534

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from Egyesült Királyság

Raktáron
Egyesült Királyság Importált a(z) UK üzletből

QTY:

Rendeld meg most, és a várható kézbesítés ideje: Csütörtök, Október 15
Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
Tovább
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment

Termék leírás

Shop Deep Learning: Python for Data Science: A Guide to using Python for Tensor Flow, PyTorch, Keras in creating Deep Learning Model Frameworks online at a best price in Hungary. B0F997FRZY
  • 8 x 10 Inch Large Pages - Black and White VersionDeep Learning: Python for Data Science A Guide to Using Python for TensorFlow, PyTorch, and Keras in Creating Deep Learning Model FrameworksUnlock the transformative power of deep learning with Deep Learning: Python for Data Science, your essential guide to building, training, and deploying advanced deep learning models using Python’s leading frameworks—TensorFlow, PyTorch, and Keras. Whether you’re an aspiring data scientist, experienced developer, or technology enthusiast, this book provides a hands-on approach to mastering deep learning techniques crucial for today’s AI-driven world.Inside This Book:Foundations of Deep Learning: Understand neural networks, their evolution from traditional machine learning, and their applications in image recognition, natural language processing, and recommendation systems.Mastering TensorFlow: Dive into TensorFlow’s execution models, tensor operations, and data pipelines. Learn to build and optimize models, leverage GPU support, and enhance performance with tf.function.Harnessing Keras for Simplicity and Power: Utilize Keras to streamline model development. From Sequential models for quick prototypes to the Functional API for complex architectures, gain skills in compiling, training, evaluating, and visualizing models with TensorBoard.Exploring PyTorch’s Flexibility: Transition to PyTorch’s dynamic computation graph and intuitive design. Master tensor operations, define models with torch.nn.Module, implement automatic differentiation, and develop robust training scripts.Advanced Model Architectures: Enhance your models with multi-input/multi-output architectures, custom layers, and modules. Optimize training workflows with data augmentation, normalization, dropout, and batch normalization.Data Preprocessing and Input Pipelines: Effectively handle diverse data types—images, text, and tabular data. Convert raw data into tensors, utilize tf.data and torch.utils.data.Dataset for efficient data handling, and implement strategies for large-scale datasets.Deployment and Serving Models: Transition models to production with TensorFlow Serving and TorchServe. Create REST APIs using Flask or FastAPI, design batch inference pipelines, and optimize infrastructure for low latency and high throughput.For those interested in:zdeep learning, Python for data science, TensorFlow, PyTorch, Keras, neural networks, machine learning, AI models, data preprocessing, model training, model deployment, deep learning frameworks, advanced deep learning, data science guide, practical deep learning, building AI models, training neural networks, deploying deep learning models, TensorFlow tutorials, PyTorch tutorials, Keras tutorials, machine learning with Python, AI development, deep learning applications, image recognition, natural language processing, recommendation systems, GPU acceleration, TensorFlow vs PyTorch, Keras models, deep learning techniques, data science workflows, automated machine learning, deep learning projects, scalable AI models, deep learning optimization, model evaluation, deep learning pipelines, real-world AI, responsible AI, ethical deep learning, deep learning best practices, hands-on deep learning, comprehensive deep learning, multi-framework deep learning, deep learning strategies
Publisher Independently published
Publication date 19 May 2025
Language English
Print length 125 pages
ISBN-13 979-8284473689
Item weight 340 g
Dimensions 20.32 x 0.74 x 25.4 cm

TERMÉKLEÍRÁS

Deep Learning: Python for Data Science: A Guide to using Python for Tensor Flow, PyTorch, Keras in creating Deep Learning Model Frameworks

Kérdése van? Chateljen velünk

Ügyfélkérdések és válaszok

  • kérdés: Hogyan vásárolhat Deep Learning: Python for Data Science: A Guide to online az Ubuy-ból?

    válasz: Könnyen vásárolhat Deep Learning: Python for Data Science: A Guide to online az Ubuy-ból.. Csak meg kell keresnie a terméket, kijelentkezéskor válassza ki a szállítási módot, és kézbesítse a kívánt helyre.
  • kérdés: Deep Learning: Python for Data Science: A Guide to elérhető online vásárlásra itt: Hungary?

    válasz: Igen, az Ubuy Hungary-nál ez a termék elfogadható áron megvásárolható.. A Deep Learning: Python for Data Science: A Guide to nem érhető el helyben, de megbízhat ránk expressz szállítási szolgáltatásainkat.
  • kérdés: Mennyi időbe telik a termék kézhezvétele a rendelés leadása után?

    válasz: A megrendelt termék szállítási ideje a megrendelt terméktől és a választott szállítási módtól függően változik.. A becsült szállítási idő a fizetési folyamat során kerül feltüntetésre, ezért legyen óvatos a vásárlás során.

AI & Machine Learning Editorial Review

Nem található szerkesztői vélemény

Customer Reviews & Ratings

5.0
1 vásárlói értékelések
  • 5 csillag
    100%
  • 4 csillag
    0%
  • 3 csillag
    0%
  • 2 csillag
    0%
  • 1 csillag
    0%

Termék véleményezése

Oszd meg a véleményedet más ügyfelekkel

Product Price History

Fontos információ

  • Korlátozások: Nemzetközileg szállított termékek esetén kérünk, vedd figyelembe, hogy a gyártói garancia lehet, hogy nem érvényes; előfordulhat, hogy a gyártó szerviz lehetőségei nem elérhetők; előfordulhat, hogy a termék kézikönyvei, utasításai és biztonsági figyelmeztetései nem a célország nyelvén vannak; a termékeket (és a kísérő anyagokat) nem a célország szabványainak, előírásainak és címkézési követelményeinek megfelelően tervezték; és előfordulhat, hogy a termékek nem felelnek meg a célországban elérhető feszültségének és más elektromos szabványoknak (szükség esetén adapter vagy átalakító használata szükséges). A címzett felelős annak biztosításáért, hogy a termék jogszerűen importálható a célországba. Amikor az Ubuytól vagy leányvállalataitól rendelsz, a címzett a nyilvántartás importőre, és be kell tartania a célország minden törvényét és előírását.
  • Nem minden termék eladó, ami a Ubuy-on van, mivel az Ubuy egy globális keresőmotor. A termékekre vonatkoznak az export/kereskedelmi szabályok.