《基於Google雲平台的機器學習和深度學習入門》是2020年機械工業出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名:基於Google雲平台的機器學習和深度學習入門
- 作者:(日)吉川隼人
- 出版時間:2020年
- 出版社:機械工業出版社
- ISBN:9787111660033
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《基於Google雲平台的機器學習和深度學習入門》主要介紹了Google雲平台中有關機器學習的多種工具,以及如何使用它們來進行機器學習。這些工具對使用者在機器學習理論方面的要求很低,讀者可以在僅了解一點有關機器學習基礎知識的前提下使用它們。
《基於Google雲平台的機器學習和深度學習入門》在使用每種機器學習的工具或技術之前,都會對相應的理論進行較為詳實的介紹。但也同時考慮了機器學習理論的複雜性,在對理論知識的介紹中避免了複雜的數學公式,取而代之的是生動淺顯的例子。其中很多示例是使用Python代碼在Google雲平台上實現的。
圖書目錄
譯者序
原書前言
人工智慧、機器學習和深度學習
第1部分 GCP與機器學習1
第1章 嘗試使用GCP2
11GCP 概述3
12創建賬戶和項目5
13Cloud Shell9
14Google Compute Engine13
15Google Cloud Storage18
16BigQuery26
第2章使用Datalab32
21Datalab快速瀏覽33
22NumPy和pandas42
23連結Datalab和BigQuery53
24用Datalab繪製各種圖形59
第3章使用 GCP 輕鬆進行機器學習67
31GCP的機器學習相關服務68
32Cloud Vision API73
33Cloud Translation API86
34Cloud Natural Language API90
第2部分 識別的基礎95
第4章二類識別96
41簡單識別97
42機器學習的引入106
43感知器116
44損失函式125
45邏輯回歸128
第5章多類分類器和各種分類器138
51scikit-learn快速導覽139
52多類邏輯回歸141
53支持向量機151
54隨機森林162
第6章數據評估方法和調整170
61基本的學習流程171
62學習和測試173
63數據評估182
64參數調整188
第3部分 深度學習入門194
第7章深度學習基礎知識196
71圖像識別197
72神經網路201
73激活函式211
74多類支持216
75各種梯度下降法222
76TensorFlow的準備230
77神經網路的實現238
78使用DNNClassifier簡化學習244
79TensorBoard246
第8章CNN256
81前面圖像識別中的問題257
82卷積層265
83卷積層運算的種類和池化層272
84使用TensorFlow實施兩層CNN280
附錄288
附錄A Python2的基本使用方法
附錄B Jupyter的設定