Hodnotenie:
Kniha Učíme sa TensorFlow má zmiešané recenzie, niektorí čitatelia oceňujú jej jasné vysvetlenia a praktické príklady, zatiaľ čo iní ju kritizujú za to, že je zle napísaná, chýba jej hĺbka a je príliš podobná dostupnej online dokumentácii. Mnohí ju považujú za užitočnú pre začiatočníkov s predchádzajúcimi znalosťami programovania, zatiaľ čo iní sa domnievajú, že je zastaraná alebo nedostatočná na skutočné učenie.
Výhody:⬤ Dodáva sa vo výbornom stave.
⬤ Dobré pre tých, ktorí majú určité skúsenosti s jazykom Python a chcú sa naučiť základy TensorFlow.
⬤ Pokrýva dôležité aspekty, ako sú vstupné potrubia, vlákna a distribuované výpočty.
⬤ Poskytuje praktické príklady, ktoré sa dajú zjednotiť do projektov.
⬤ Jasné vysvetlenia a väčšinou dobre štruktúrované.
⬤ Niektoré recenzie ju opisujú ako zle napísanú a upravenú.
⬤ Chýba hĺbka vysvetlení a kontext pre začiatočníkov.
⬤ Obsahuje veľa obsahu, ktorý možno nájsť online, takže sa zdá byť zbytočný.
⬤ Kritika za to, že nie je komplexným sprievodcom a že používa bežné súbory údajov (MNIST, CIFAR).
⬤ Niektorí používatelia pociťujú potrebu väčšieho kontextu a materiálu o pokročilých témach.
(na základe 35 čitateľských recenzií)
Learning Tensorflow: A Guide to Building Deep Learning Systems
Hlboké neurónové siete, ktoré sú zhruba inšpirované ľudským mozgom a vyškolené na základe veľkého množstva údajov, dokážu riešiť zložité úlohy s nevídanou presnosťou. Táto praktická kniha poskytuje komplexného sprievodcu programom TensorFlow, poprednou softvérovou knižnicou s otvoreným zdrojovým kódom, ktorá vám pomôže vytvárať a trénovať neurónové siete pre počítačové videnie, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), rozpoznávanie reči a všeobecnú prediktívnu analýzu.
Autori Tom Hope, Yehezkel Resheff a Itay Lieder poskytujú praktický prístup k základom TensorFlow pre široké technické publikum, od dátových vedcov a inžinierov až po študentov a výskumníkov. Začnete prácou na niekoľkých základných príkladoch v TensorFlow a potom sa ponoríte hlbšie do tém, ako sú architektúry neurónových sietí, vizualizácia TensorBoard, abstrakčné knižnice TensorFlow a viacvláknové vstupné pipeline. Po dokončení tejto knihy budete vedieť, ako vytvárať a nasadzovať produkčne pripravené systémy hlbokého učenia v TensorFlow.
⬤ Začnite pracovať s TensorFlow rýchlo a bezbolestne.
⬤ Učte sa, ako používať TensorFlow na vytváranie modelov hlbokého učenia od základov.
⬤ Trénujte populárne modely hlbokého učenia pre počítačové videnie a NLP.
⬤ Využívajte rozsiahle abstrakčné knižnice na zjednodušenie a urýchlenie vývoja.
⬤ Učte sa, ako škálovať TensorFlow a používať klastre na distribúciu trénovania modelov.
⬤ Využite TensorFlow v produkčnom prostredí.