deep learning with python

Pro Deep Learning with TensorFlow: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in PythonPython Machine Learning Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition【電子書籍】 Sebastian Raschka洋書 Paperback, Deep Learning with TensorFlow: Explore neural networks with PythonDeep Learning from Scratch Building with Python from First Principles【電子書籍】 Seth Weidman洋書 Paperback, Python Deep Learning: Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow, 2nd EditionIntroduction to Deep Learning and Neural Networks with Python A Practical Guide【電子書籍】 Ahmed Fawzy Gad【中古】【輸入品 未使用】Deep Learning with PyTorch: Build カンマ train カンマ and tune neural networks using Python toolsHands-On Transfer Learning with Python: Implement advanced deep learning and neural network models using TensorFlow and KerHands-On Genetic Algorithms with Python Applying genetic algorithms to solve real-world deep learning and artificial intelligence problems【電子書籍】 Eyal WirsanskyProbabilistic Deep Learning: With Python Keras and TensorFlow Probability洋書 Paperback, Advanced Deep Learning with Python: Design and implement advanced next-generation AI solutions using TensorFlow and PyTorchDATA SCIENCE WORKSHOP: LUNG CANCER CLASSIFICATION AND PREDICTION USING MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING WITH PYTHON GUI【電子書籍】 Vivian Siahaan【中古】 Python Machine Learning - Third EditionMachine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 Sebastian Raschka / Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili / Packt Publish ペーパーバック 【メール便送料無料】洋書 Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep LearningDeep Learning with PyTorch Lightning Swiftly build high-performance Artificial Intelligence (AI) models using Python【電子書籍】 Kunal SawarkarTime Series Algorithms Recipes Implement Machine Learning and Deep Learning Techniques with Python【電子書籍】 Akshay R Kulkarni洋書 Paperback, Deep Learning from Scratch: Building with Python from First PrinciplesApplied Deep Learning with Python Use scikit-learn, TensorFlow, and Keras to create intelligent systems and machine learning solutions【電子書籍】 Alex GaleaMachine Learning with PyTorch and Scikit-Learn Develop machine learning and deep learning models with Python【電子書籍】 Sebastian RaschkaHands-On Unsupervised Learning with Python Implement machine learning and deep learning models using Scikit-Learn, TensorFlow, and more【電子書籍】 Giuseppe Bonaccorso
 

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  • 【30日間返品保証】商品説明に誤りがある場合は、無条件で弊社送料負担で商品到着後30日間返品を承ります。ご満足のいく取引となるよう精一杯対応させていただきます。※下記に商品説明およびコンディション詳細、出荷予定・配送方法・お届けまでの期間について記載しています。ご確認の上ご購入ください。【インボイス制度対応済み】当社ではインボイス制度に対応した適格請求書発行事業者番号(通称:T番号・登録番号)を印字した納品書(明細書)を商品に同梱してお送りしております。こちらをご利用いただくことで、税務申告時や確定申告時に消費税額控除を受けることが可能になります。また、適格請求書発行事業者番号の入った領収書・請求書をご注文履歴からダウンロードして頂くこともできます(宛名はご希望のものを入力して頂けます)。■商品名■Pro Deep Learning with TensorFlow: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python■出版社■Apress■著者■Pattanayak Santanu■発行年■2017/12/07■ISBN10■1484230957■ISBN13■9781484230954■コンディションランク■良いコンディションランク説明ほぼ新品:未使用に近い状態の商品非常に良い:傷や...
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  • <p><strong>Applied machine learning with a solid foundation in theory. Revised and expanded for TensorFlow 2, GANs, and reinforcement learning.</strong></p> <p><strong>Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in the PDF format.</strong></p> <h4>Key Features</h4> <ul> <li>Third edition of the bestselling, widely acclaimed Python machine learning book</li> <li>Clear and intuitive explanations take you deep into the theory and practice of Python machine learning</li> <li>Fully updated and expanded to cover TensorFlow 2, Generative Adversarial Network models, reinforcement learning, and best practices</li> </ul> <h4>Book Description</h4> <p>Python Machine Learning, Third Edition is a comprehensive guide to machine learning and deep learning with Python. It acts as both a step-by-step tutorial, and a reference you'll keep coming back to as you build your machine learning systems.</p> <p>Packed with clear explanations, visual...
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  • *** We ship internationally, so do not use a package forwarding service. We cannot ship to a package forwarding company address because of the Japanese customs regulation. If it is shipped and customs office does not let the package go, we do not make a refund. 【注意事項】 *** 特に注意してください。 *** ・個人ではない法人・団体名義での購入はできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 ・お名前にカタカナが入っている場合法人である可能性が高いため当店システムから自動保留します。カタカナで記載が必要な場合はカタカナ変わりローマ字で記載してください。 ・お名前またはご住所が法人・団体名義(XX株式会社等)、商店名などを含めている場合、または電話番号が個人のものではない場合、税関から法人名義でみなされますのでご注意ください。 ・転送サービス会社への発送もできません。この場合税関で滅却されてもお客様負担になりますので御了承願います。 *** ・注文後品切れや価格変動でキャンセルされる場合がございますので予めご了承願います。 ・当店でご購入された商品は、原則として、「個...
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  • <p>With the resurgence of neural networks in the 2010s, deep learning has become essential for machine learning practitioners and even many software engineers. This book provides a comprehensive introduction for data scientists and software engineers with machine learning experience. You’ll start with deep learning basics and move quickly to the details of important advanced architectures, implementing everything from scratch along the way.</p> <p>Author Seth Weidman shows you how neural networks work using a first principles approach. You’ll learn how to apply multilayer neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks from the ground up. With a thorough understanding of how neural networks work mathematically, computationally, and conceptually, you’ll be set up for success on all future deep learning projects.</p> <p>This book provides:</p> <ul> <li>Extremely clear and thorough mental modelsーaccompanied by working code examples and mat...
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  • <p><em>Introduction to Deep Learning and Neural Networks with Python?: A Practical Guide</em> is an intensive step-by-step guide for neuroscientists to fully understand, practice, and build neural networks. Providing math and Python? code examples to clarify neural network calculations, by book’s end readers will fully understand how neural networks work starting from the simplest model Y=X and building from scratch. Details and explanations are provided on how a generic gradient descent algorithm works based on mathematical and Python? examples, teaching you how to use the gradient descent algorithm to manually perform all calculations in both the forward and backward passes of training a neural network.</p> <ul> <li>Examines the practical side of deep learning and neural networks</li> <li>Provides a problem-based approach to building artificial neural networks using real data</li> <li>Describes Python? functions and features for neuroscientists</li> <li>Use...
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  • 【中古】【輸入品・未使用】Deep Learning with PyTorch: Build%カンマ% train%カンマ% and tune neural networks using Python tools【メーカー名】Manning【メーカー型番】【ブランド名】Manning Publications【商品説明】Deep Learning with PyTorch: Build%カンマ% train%カンマ% and tune neural networks using Python tools当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品を 受付けております。こちらは海外販売用に買取り致しました未使用品です。買取り致しました為、中古扱いとしております。他モールとの併売品の為、完売の際はご連絡致しますのでご了承下さい。速やかにご返金させて頂きます。ご注文からお届けまで1、ご注文⇒ご注文は24時間受け付けております。2、注文確認⇒ご注文後、当店から注文確認メールを送信します。3、配送⇒当店海外倉庫から取り寄せの場合は10〜30日程度でのお届けとなります。国内到着後、発送の際に通知にてご連絡致します。国内倉庫からの場合は3〜7日でのお届けとなります。 ※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。お電話でのお問合せは少人数で運営の為受け付けておりませんので、メールに...
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  • <p><strong>Explore the ever-growing world of genetic algorithms to solve search, optimization, and AI-related tasks, and improve machine learning models using Python libraries such as DEAP, scikit-learn, and NumPy</strong></p> <h4>Key Features</h4> <ul> <li>Explore the ins and outs of genetic algorithms with this fast-paced guide</li> <li>Implement tasks such as feature selection, search optimization, and cluster analysis using Python</li> <li>Solve combinatorial problems, optimize functions, and enhance the performance of artificial intelligence applications</li> </ul> <h4>Book Description</h4> <p>Genetic algorithms are a family of search, optimization, and learning algorithms inspired by the principles of natural evolution. By imitating the evolutionary process, genetic algorithms can overcome hurdles encountered in traditional search algorithms and provide high-quality solutions for a variety of problems. This book will help you get to grips with...
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  • <p>This Data Science Workshop presents a comprehensive journey through lung cancer analysis. Beginning with data exploration, the dataset is thoroughly examined to uncover insights into its structure and contents. The focus then shifts to categorizing features and understanding their distribution patterns, revealing key trends and relationships that could impact the predictive models.</p> <p>To predict lung cancer using machine learning models, an extensive grid search is conducted, fine-tuning model hyperparameters for optimal performance. The iterative process involves training various models, such as K-Nearest Neighbors, Decision Trees, Random Forests, Gradient Boosting, Naive Bayes, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting, and Multi-Layer Perceptron, and evaluating their outcomes to select the best-performing approach. Utilizing GridSearchCV aids in systematically optimizing parameters to enhance predictive accuracy.</p> <p>Deep Learning is harnessed through...
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  • 著者:Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili出版社:Packt Publishingサイズ:ペーパーバックISBN-10:1789955750ISBN-13:9781789955750■通常24時間以内に出荷可能です。※繁忙期やセール等、ご注文数が多い日につきましては 出荷まで48時間かかる場合があります。あらかじめご了承ください。 ■1冊から送料無料です。■中古品ではございますが、良好なコンディションです。決済は、クレジットカード、代引き等、各種決済方法がご利用可能です。■万が一品質に不備が有った場合は、返金対応。■クリーニング済み。■商品状態の表記につきまして・非常に良い:  使用されてはいますが、  非常にきれいな状態です。  書き込みや線引きはありません。・良い:  比較的綺麗な状態の商品です。  ページやカバーに欠品はありません。  文章を読むのに支障はありません。・可:  文章が問題なく読める状態の商品です。  マーカーやペンで書込があることがあります。  商品の傷みがある場合があります。基本的に付録・付属品等付いていない状態です。
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  • <p>Build, train, deploy, and scale deep learning models quickly and accurately, improving your productivity using the lightweight PyTorch Wrapper Key Features ? Become well-versed with PyTorch Lightning architecture and learn how it can be implemented in various industry domains ? Speed up your research using PyTorch Lightning by creating new loss functions, networks, and architectures ? Train and build new algorithms for massive data using distributed training Book Description PyTorch Lightning lets researchers build their own Deep Learning (DL) models without having to worry about the boilerplate. With the help of this book, you'll be able to maximize productivity for DL projects while ensuring full flexibility from model formulation through to implementation. You'll take a hands-on approach to implementing PyTorch Lightning models to get up to speed in no time. You'll start by learning how to configure PyTorch Lightning on a cloud platform, understand the architectural componen...
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  • <p>This book teaches the practical implementation of various concepts for time series analysis and modeling with Python through problem-solution-style recipes, starting with data reading and preprocessing.</p> <p>It begins with the fundamentals of time series forecasting using statistical modeling methods like AR (autoregressive), MA (moving-average), ARMA (autoregressive moving-average), and ARIMA (autoregressive integrated moving-average). Next, you'll learn univariate and multivariate modeling using different open-sourced packages like Fbprohet, stats model, and sklearn. You'll also gain insight into classic machine learning-based regression models like randomForest, Xgboost, and LightGBM for forecasting problems. The book concludes by demonstrating the implementation of deep learning models (LSTMs and ANN) for time series forecasting. Each chapter includes several code examples and illustrations.</p> <p>After finishing this book,you will have a foundational understandi...
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  • <p><strong>A hands-on guide to deep learning that’s filled with intuitive explanations and engaging practical examples</strong></p> <h4>Key Features</h4> <ul> <li>Designed to iteratively develop the skills of Python users who don’t have a data science background</li> <li>Covers the key foundational concepts you’ll need to know when building deep learning systems</li> <li>Full of step-by-step exercises and activities to help build the skills that you need for the real-world</li> </ul> <h4>Book Description</h4> <p>Taking an approach that uses the latest developments in the Python ecosystem, you’ll first be guided through the Jupyter ecosystem, key visualization libraries and powerful data sanitization techniques before we train our first predictive model. We’ll explore a variety of approaches to classification like support vector networks, random decision forests and k-nearest neighbours to build out your understanding before we move into more complex...
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  • <p><strong>This book of the bestselling and widely acclaimed Python Machine Learning series is a comprehensive guide to machine and deep learning using PyTorch's simple to code framework.</strong></p> <p><strong>Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in PDF format.</strong></p> <h4>Key Features</h4> <ul> <li>Learn applied machine learning with a solid foundation in theory</li> <li>Clear, intuitive explanations take you deep into the theory and practice of Python machine learning</li> <li>Fully updated and expanded to cover PyTorch, transformers, XGBoost, graph neural networks, and best practices</li> </ul> <h4>Book Description</h4> <p>Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn is a comprehensive guide to machine learning and deep learning with PyTorch. It acts as both a step-by-step tutorial and a reference you'll keep coming back to as you build your machine learning systems.</p> <p>Packed with clear explanations...
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  • <p><strong>Discover the skill-sets required to implement various approaches to Machine Learning with Python</strong></p> <h4>Key Features</h4> <ul> <li>Explore unsupervised learning with clustering, autoencoders, restricted Boltzmann machines, and more</li> <li>Build your own neural network models using modern Python libraries</li> <li>Practical examples show you how to implement different machine learning and deep learning techniques</li> </ul> <h4>Book Description</h4> <p>Unsupervised learning is about making use of raw, untagged data and applying learning algorithms to it to help a machine predict its outcome. With this book, you will explore the concept of unsupervised learning to cluster large sets of data and analyze them repeatedly until the desired outcome is found using Python.</p> <p>This book starts with the key differences between supervised, unsupervised, and semi-supervised learning. You will be introduced to the best-used librarie...
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