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内容简介：
本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题，包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习：创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型，并使用强大的ML架构以灵活且可维护的方式将其投入大规模生产。 你将学习如何使用TensorFlow和Keras编写的模型进行设计、训练、评估和预测。
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书籍介绍
本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题，包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习：创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型，并使用强大的ML架构以灵活且可维护的方式将其投入大规模生产。 你将学习如何使用TensorFlow和Keras编写的模型进行设计、训练、评估和预测。
网站评分
书籍多样性：9分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：6分
使用便利性：8分
书籍清晰度：4分
书籍格式兼容性：4分
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安全性：4分
稳定性：8分
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好用，支持
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书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：5分
主题深度：5分
文字风格：5分
语言运用：9分
文笔流畅：7分
思想传递：4分
知识深度：3分
知识广度：6分
实用性：6分
章节划分：9分
结构布局：7分
新颖与独特：5分
情感共鸣：9分
引人入胜：9分
现实相关：6分
沉浸感：5分
事实准确性：5分
文化贡献：6分