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寄语:
用 AutoKeras 超轻松打造高效能 AI 模型
内容简介:
有了三個臭皮匠,何必每次堅持找個諸葛亮?
任何人都能運用深度學習(DL)嗎?AutoML(自動化機器學習)已經遍地開花,各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務,讓使用者不必具備專業領域知識,也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之,AutoML 降低了 「AI 落地」的門檻。
AutoML不能取代資料科學家,卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時,你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。
而什麼是 AutoKeras?這是一套完全開源的 Python AutoML 套件,以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』(ENAS)來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別,甚至會加上資料預處理功能,使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型,還不必接觸高深的數學。
就連經驗豐富的專家也能受惠:利用 AutoKeras 快速產生候選模型,好做為進一步改良的參考,並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。
從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜,跨入深度學習的門檻從未如此之低;有了 AutoKeras,任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。
本書特色
免懂數學免瞎忙!不必再被迫學數學,就能輕鬆將 AI 運用在真實世界
什麼是神經網路和深度學習?何謂 CNN 與 RNN?用淺顯易懂的方式理解其運作原理
只要寫短短幾行 Python 程式,就能打造出強效深度學習模型,省時省力又好用
無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構
提供了使用真實資料集的豐富實作範例,從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全
運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型
利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化,更容易比較訓練成效和分享
附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學,包括如何安裝 CUDA GPU 支援
加值贈送:運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料!
书籍目录:
Chapter 1 AutoML 入門
Chapter 2 開始使用 AutoKeras ──*一個自動化 DL 範例
Chapter 3 了解 AutoKeras 對於自動化 DL 流程的資料預處理
Chapter 4 運用 AutoKeras 進行圖像的分類與迴歸
Chapter 5 運用 AutoKeras 進行文本、情感、主題的分類與迴歸
Chapter 6 運用 AutoKeras 進行結構化資料的分類與迴歸
Chapter 7 運用 AutoKeras 進行時間序列預測
Chapter 8 自訂 AutoModel 複合模型並處理多重任務
Chapter 9 AutoKeras 模型的匯出與訓練過程視覺化
Bonus (電子書) 運用輕量級 AutoML 套件 Flaml 於結構化資料預測任務
作者介绍:
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出版社信息:
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其它内容:
书摘插图
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书籍信息完全性:6分
网站更新速度:3分
使用便利性:7分
书籍清晰度:7分
书籍格式兼容性:5分
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下载评价
- 网友 印***文: ( 2025-01-17 18:13:30 )
我很喜欢这种风格样式。
- 网友 林***艳: ( 2025-01-13 11:14:44 )
很好,能找到很多平常找不到的书。
- 网友 敖***菡: ( 2025-01-16 20:16:41 )
是个好网站,很便捷
- 网友 曹***雯: ( 2025-01-03 08:45:34 )
为什么许多书都找不到?
- 网友 堵***洁: ( 2024-12-21 06:23:33 )
好用,支持
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- 网友 冯***丽: ( 2025-01-06 19:18:09 )
卡的不行啊
- 网友 步***青: ( 2025-01-05 18:38:50 )
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好是好,要是能免费下就好了
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- 网友 辛***玮: ( 2025-01-10 22:34:13 )
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:9分
主题深度:6分
文字风格:6分
语言运用:7分
文笔流畅:8分
思想传递:8分
知识深度:6分
知识广度:8分
实用性:8分
章节划分:4分
结构布局:5分
新颖与独特:8分
情感共鸣:9分
引人入胜:4分
现实相关:7分
沉浸感:9分
事实准确性:3分
文化贡献:3分