Hands On Python Deep Learning for Web
1.0.0
Это хранилище кода для практического глубокого обучения Python для Интернета Анубхава Сингха и Саяк Пол, опубликованного Packt.
Интеграция архитектур нейронной сети для создания интеллектуальных веб -приложений с помощью Flask, Django и Tensorflow
При эффективном использовании методы глубокого обучения могут помочь вам разработать интеллектуальные веб -приложения. В этой книге вы рассмотрите последние инструменты и технологические практики, которые используются для реализации глубокого обучения в веб -разработке с использованием Python. Начиная с оснований машинного обучения, вы сосредоточитесь на DL и основе нейронных сетей, включая общие варианты, такие как сверточные нейронные сети (CNN). Вы узнаете, как интегрировать их в веб -сайты с помощью Frontends различных стандартных веб -стеков. Затем книга поможет вам получить практическое опыт разработки глубокого веб-приложения с использованием библиотек Python, таких как Django и Flask, путем создания RESTFUL API для пользовательских моделей. Позже вы изучите, как настроить облачную среду для глубоких веб-развертываний на основе глубокого обучения в Google Cloud и Amazon Web Services (AWS).
Эта книга охватывает следующие захватывающие функции:
Если вы чувствуете, что эта книга для вас, получите свою копию сегодня!
Весь код организован в папки. Например, глава02.
Код будет выглядеть следующим образом:
if (test expression)
{
Statement upon condition is true
}
Ниже приведено то, что вам нужно для этой книги: эта книга по глубокому обучению предназначена для ученых данных, специалистов по машинному обучению и инженеров глубокого обучения, которые стремятся выполнить методы и методологии глубокого обучения в Интернете. Вы также найдете эту книгу полезной, если вы являетесь веб -разработчиком, который хочет внедрить интеллектуальные методы в браузере, чтобы сделать ее более интерактивным. Знание языка программирования Python и базовых методов машинного обучения будет полезным.
С помощью следующего списка программного обеспечения и оборудования вы можете запустить все кодовые файлы, присутствующие в книге (глава 1-12).
| Глава | Требуется программное обеспечение | ОС требуется |
|---|---|---|
| 1-12 | Распределение Anaconda Python и других пакетов Python | 1 ГБ оперативной памяти, 8 ГБ рекомендуется 15 ГБ дисковому пространству |
| 1-12 | Редактор кода по вашему выбору (Sublime Text 3 Рекомендуется) | 2 ГБ ОЗУ |
Мы также предоставляем PDF -файл с цветными изображениями экрана/диаграмм, используемых в этой книге. Нажмите здесь, чтобы загрузить его.
Практическое машинное обучение с tensorflow.js [packt] [Amazon]
Практическое соскоб с помощью Python [Packt] [Amazon]
Анубхав Сингх , веб -разработчик с тех пор, как был запустил Bootstrap, является исследователем технологий, часто снимая сумасшедшие комбинации необычных технологий. Международный владелец ранга в кибер -олимпиаде, он начал с того, что разрабатывал свою собственную социальную сеть и поисковую систему в качестве своих первых проектов в возрасте 15 лет, которые стояли среди 500 лучших веб -сайтов Индии в их эксплуатационные годы. Он постоянно разрабатывает программное обеспечение для сообщества в доменах с дорогами, которые меньше ходят. Вы часто можете поймать его, направляя студентов о том, как приблизиться к ML или в Интернете, или оба вместе. Он также является основателем Кодового фонда, ориентированного на AI, запущенного. Anubhav - это приземие мемориальной стипендии Venkat Panchapakesan и новатор программного обеспечения Intel.
Саяк Пол в настоящее время работает в Pyimagesearch, где он применяет глубокое обучение, чтобы решить реальные проблемы в компьютерном зрении и принести решения для устройств Edge. Он отвечает за предоставление поддержки вопросов и ответов читателям Pyimagesearch. Его интересующие области включают компьютерное зрение, генеративное моделирование и многое другое. Ранее в Datacamp, Саяк разработал проекты и тренировочные пулы. До DataCamp Sayak работал в TCS Research and Innovation (TRDDC) над конфиденциальностью данных. Там он был частью признанного критиком решения GDPR TCS под названием Crystal Ball. За пределами работы Саяк любит писать технические статьи и выступать на встрече за разработчиками и конференциями.
Нажмите здесь, если у вас есть какие -либо отзывы или предложения.
Если вы уже приобрели печатную или Kindle версию этой книги, вы можете получить версию PDF без DRM бесплатно.
Просто нажмите на ссылку, чтобы получить бесплатный PDF.
https://packt.link/free-ebook/9781789956085
