- Main
- Computers - Artificial Intelligence (AI)
- Practical Machine Learning for Computer...
Practical Machine Learning for Computer Vision: End-to-End Machine Learning for Images
Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, Ryan GillardJak bardzo podobała Ci się ta książka?
Jaka jest jakość pobranego pliku?
Pobierz książkę, aby ocenić jej jakość
Jaka jest jakość pobranych plików?
This practical book shows you how to employ machine learning models to extract information from images. ML engineers and data scientists will learn how to solve a variety of image problems including classification, object detection, autoencoders, image generation, counting, and captioning with proven ML techniques. This book provides a great introduction to end-to-end deep learning: dataset creation, data preprocessing, model design, model training, evaluation, deployment, and interpretability.
Google engineers Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, and Ryan Gillard show you how to develop accurate and explainable computer vision ML models and put them into large-scale production using robust ML architecture in a flexible and maintainable way. You'll learn how to design, train, evaluate, and predict with models written in TensorFlow or Keras.
You'll learn how to:
• Design ML architecture for computer vision tasks
• Select a model (such as ResNet, SqueezeNet, or EfficientNet) appropriate to your task
• Create an end-to-end ML pipeline to train, evaluate, deploy, and explain your model
• Preprocess images for data augmentation and to support learnability
• Incorporate explainability and responsible AI best practices
• Deploy image models as web services or on edge devices
• Monitor and manage ML models
Google engineers Valliappa Lakshmanan, Martin Görner, and Ryan Gillard show you how to develop accurate and explainable computer vision ML models and put them into large-scale production using robust ML architecture in a flexible and maintainable way. You'll learn how to design, train, evaluate, and predict with models written in TensorFlow or Keras.
You'll learn how to:
• Design ML architecture for computer vision tasks
• Select a model (such as ResNet, SqueezeNet, or EfficientNet) appropriate to your task
• Create an end-to-end ML pipeline to train, evaluate, deploy, and explain your model
• Preprocess images for data augmentation and to support learnability
• Incorporate explainability and responsible AI best practices
• Deploy image models as web services or on edge devices
• Monitor and manage ML models
Kategorie:
Rok:
2021
Wydanie:
1
Wydawnictwo:
O'Reilly Media
Język:
english
Strony:
481
ISBN 10:
1098102363
ISBN 13:
9781098102364
ISBN:
B09B164FBM
Plik:
PDF, 56.15 MB
Twoje tagi:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2021
Czytaj Online
- Ściągnij
- pdf 56.15 MB Current page
- Checking other formats...
Chcesz dodać księgarnię? Skontaktuj się z nami na support@z-lib.do
Plik zostanie dostarczony na Twój e-mail w ciągu 1-5 minut.
W ciągu 1-5 minut plik zostanie dostarczony na Twoje konto Telegram.
Uwaga: Upewnij się, że połączyłeś swoje konto z botem Z-Library Telegram.
W ciągu 1-5 minut plik zostanie dostarczony na Twoje urządzenie Kindle.
Uwaga: musisz zweryfikować każdą książkę, którą chcesz wysłać na swój Kindle. Sprawdź swoją skrzynkę pocztową pod kątem e-maila weryfikacyjnego z Amazon Kindle Support.
Trwa konwersja do
Konwersja do nie powiodła się
Korzyści ze statusu premium
- Wyślij do e-czytników
- Zwiększony limit pobierania
- Konwertuj pliki
- Więcej wyników wyszukiwania
- Inne korzyści