Deep Learning with JavaScript -
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Présentation Deep Learning With Javascript de Format Broché
- Livre Informatique
Résumé :
Summary
Deep learning has transformed the fields of computer vision, image processing, and natural language applications. Thanks to TensorFlow.js, now JavaScript developers can build deep learning apps without relying on Python or R. Deep Learning with JavaScript shows developers how they can bring DL technology to the web. Written by the main authors of the TensorFlow library, this new book provides fascinating use cases and in-depth instruction for deep learning apps in JavaScript in your browser or on Node.
Foreword by Nikhil Thorat and Daniel Smilkov.
About the technology
Running deep learning applications in the browser or on Node-based backends opens up exciting possibilities for smart web applications. With the TensorFlow.js library, you build and train deep learning models with JavaScript. Offering uncompromising production-quality scalability, modularity, and responsiveness, TensorFlow.js really shines for its portability. Its models run anywhere JavaScript runs, pushing ML farther up the application stack.
About the book
In Deep Learning with JavaScript, you&rsquo...
Biographie:
Shanqing Cai is one of the developers of TensorFlow, a popular open-source framework for deep learning and artificial intelligence.
Stan Bileschi is the technical lead for Google's TensorFlow Usability team, which built the TensorFlow Layers API.
Eric Nielsen is a senior software engineer on the Google Brain team....
Sommaire:
ll learn to use TensorFlow.js to build deep learning models that run directly in the browser. This fast-paced book, written by Google engineers, is practical, engaging, and easy to follow. Through diverse examples featuring text analysis, speech processing, image recognition, and self-learning game AI, you&rsquo...
Détails de conformité du produit
Personne responsable dans l'UE