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Bileschi, Stanley

Deep learning avec JavaScript

  • Deep learning avec JavaScript
Audience : Adulte - Haut niveau
Le Pitch
Note biographique Shanging Cai, Stanley Bileschi et Eric Nielsensont ingénieurs chez Google. Ils ont collaboré au développement de la première API de haut niveau pour TensorFlow.js. Ils enseignent à l'Institut de technologie du Massachusetts. ,PrésentationPlongez au coeur du deep learning avec la nouvelle bibliothèque de Google Tensorflow.js pour JavaScript Tensorflow.js étend la bibliothèque de machine learning open source TensorFlow de Google à JavaScript pour entraîner et déployer des modèles d'apprentissage machine dans un navigateur. Accélérée par WebGL, la bibliothèque Tensorflow.js fonctionne également avec le runtime JavaScript côté serveur et fait partie de l'écosystème TensorFlow. Cette librairie ouvre la porte à de nombreuses possibilités, puisqu'elle peut par exemple exploiter la webcam du navigateur. Et surtout, en mettant le Deep Learning à la portée des développeurs Javascript, il y a de fortes chances pour qu'elle contribue à une accélération de la diffusion du Deep Learning. Au programme : TensorFlow.js, une introduction en douceur Pour commencer : Régression linéaire simple dans TensorFlow.js Ajouter de la non-linéarité : Aller au-delà des sommes pondérées Reconnaître les images et les sons à l'aide des réseaux de neurones convolutifs Apprentissage par transfert : Réutiliser des réseaux de neurones pré-entraînés Deep learning avancé avec TensorFlow.js - Travailler avec des données Visualiser des données et des modèles Sous-apprentissage, surapprentissage et flux de travail universel de l'apprentissage automatique Deep learning pour les séquences et le texte Les bases de l'apprentissage par renforcement profond Tester, optimiser et déployer les modèles Afficher moinsAfficher plus

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Deep learning avec JavaScript

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Le Pitch

Note biographique Shanging Cai, Stanley Bileschi et Eric Nielsensont ingénieurs chez Google. Ils ont collaboré au développement de la première API de haut niveau pour TensorFlow.js. Ils enseignent à l'Institut de technologie du Massachusetts. ,PrésentationPlongez au coeur du deep learning avec la nouvelle bibliothèque de Google Tensorflow.js pour JavaScript Tensorflow.js étend la bibliothèque de machine learning open source TensorFlow de Google à JavaScript pour entraîner et déployer des modèles d'apprentissage machine dans un navigateur. Accélérée par WebGL, la bibliothèque Tensorflow.js fonctionne également avec le runtime JavaScript côté serveur et fait partie de l'écosystème TensorFlow. Cette librairie ouvre la porte à de nombreuses possibilités, puisqu'elle peut par exemple exploiter la webcam du navigateur. Et surtout, en mettant le Deep Learning à la portée des développeurs Javascript, il y a de fortes chances pour qu'elle contribue à une accélération de la diffusion du Deep Learning. Au programme : TensorFlow.js, une introduction en douceur Pour commencer : Régression linéaire simple dans TensorFlow.js Ajouter de la non-linéarité : Aller au-delà des sommes pondérées Reconnaître les images et les sons à l'aide des réseaux de neurones convolutifs Apprentissage par transfert : Réutiliser des réseaux de neurones pré-entraînés Deep learning avancé avec TensorFlow.js - Travailler avec des données Visualiser des données et des modèles Sous-apprentissage, surapprentissage et flux de travail universel de l'apprentissage automatique Deep learning pour les séquences et le texte Les bases de l'apprentissage par renforcement profond Tester, optimiser et déployer les modèles Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Deep learning avec JavaScript - Réseaux de neurones avec TensorFlow.js
Auteur
Bileschi, Stanley
Editeur
edi8
Format
Grand Format
Publication
24 septembre 2020
Auteur
Cai, Shanqing
Auteur
Chollet, François
Auteur
Nielsen, Eric D.
Audience
Adulte - Haut niveau
Pages
524
Taille
23.1 x 19.1 x 3.4 cm
Poids
1115
ISBN-13
9782412058282

Auteur

Bileschi, Stanley
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