Python迁移学习: Chinese Edition
2024年5月 · Packt Publishing Ltd
电子书
373
页
关于此电子书
使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型Key Features
- 快速掌握知识点
- 用实操夯实迁移学习理论
- 掌握实用技能
- 本书能带你厘清机器学习和深度学习的关键基本概念
- 深刻理解迁移学习的相关概念
- 学习大量现实世界中不同领域的案例和问题
机器学习、深度学习、人工智能领域的研究人员及技术人员,数据科学家、Python开发者等
作者简介
迪潘简·撒卡尔(Dipanjan Sarkar)是英特尔公司的一名数据科学家,他利用数据科学、机器学习和深度学习来构建大规模的智能系统。他拥有数据科学和软件工程专业的硕士学位。他从事分析工作多年,专攻机器学习、自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)、统计方法和深度学习。他对教育充满热情,同时还在Springboard等组织中担任数据科学导师,帮助人们学习数据科学。他还是人工智能和数据科学领域的领先在线期刊《面向数据科学》的主要编著者和编辑,他还编写了几本关于R、Python、机器学习、NLP和深度学习的书。
拉格哈夫·巴利(Raghav Bali)是Optum的数据科学家。他的工作涉及研究和开发基于机器学习、深度学习和NLP的企业级解决方案,用于医疗和保险领域的相关用例。之前在英特尔公司的工作中,他参与了数据主动驱动IT的提案。他还曾在企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)和金融领域的一些世界领先的组织工作。他已经和一些优秀的出版社合作出版了多本书籍。Raghav在班加罗尔国际信息技术学院作为优秀毕业生获得了信息技术硕士学位。他热爱阅读,在工作不忙时,他是一个热衷于捕捉生活瞬间的摄影爱好者。
塔莫格纳·戈什(Tamoghna Ghosh)是英特尔公司的机器学习工程师。他共有11年的工作经验,其中包括4年在微软印度研究院的核心研究经验。在微软研究院期间,他曾担任分组密码的密码分析的研究助理。
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