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Numéro d'article:
51000237
Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and Tensorflow Probability Paperback – 8 Feb. 2021
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Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and TensorFlow Probability teaches the increasingly popular probabilistic approach to deep learning that allows you to refine your results more quickly and accurately without much trial-and-error testing.
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Ce qui se démarque
Practical Approach
Offers hands-on techniques to implement probabilistic models in Python using Keras and TensorFlow Probability, making it ideal for practitioners and students seeking practical knowledge.
Comprehensive Coverage
Covers a wide range of topics in probabilistic deep learning, ensuring readers gain a thorough understanding, from theory to application, setting it apart from other resources.
Latest Tools
Utilizes cutting-edge tools and libraries, emphasizing modern methods in machine learning that empower users to build robust models, enhancing both their learning and practical skills.
Détails du produit
| Publisher | Manning Publications |
| Publication date | 8 Feb. 2021 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 252 pages |
| ISBN-10 | 1617296074 |
| ISBN-13 | 978-1617296079 |
| Item weight | 210 g |
| Dimensions | 18.73 x 0.76 x 23.5 cm |
À qui est-ce destiné ?
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Data Scientists
Ideal for data scientists looking to enhance their model-building skills using probabilistic approaches and deep learning frameworks.
-
Machine Learning Students
Perfect for students aiming to understand advanced concepts in deep learning and probabilistic modeling with practical Python applications.
-
Researchers
Great resource for researchers exploring innovative probabilistic methods in machine learning and applying them to real-world scenarios.
-
Beginners
Not suitable for complete beginners in programming or machine learning due to its advanced concepts and technical depth.
DESCRIPTION DU PRODUIT
Probabilistic Deep Learning: With Python, Keras and Tensorflow Probability Paperback – 8 Feb. 2021
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Data Mining Editorial Review
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- Use Python, Keras, and TensorFlow Probability for practical applications
- Improve network performance with the right distribution for various data types
- Discover Bayesian variants to state their own uncertainty for increased accuracy
- Build deep learning applications that handle real-world data noise and uncertainty
- Includes free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats
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