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“karthikeyan ng”

1 - 4 de 4 resultados para “karthikeyan ng”
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  • Mobile Artificial Intelligence Projects

    Develop seven projects on your smartphone using artificial intelligence and deep learning techniques

    de Karthikeyan NG, Arun Padmanabhan, Matt Cole ...
    Learn to build end-to-end AI apps from scratch for Android and iOS using TensorFlow Lite, CoreML, and PyTorchKey FeaturesBuild practical, real-world AI projects on Android and iOSImplement tasks such as recognizing handwritten digits, sentiment analysis, and moreExplore the core functions of machine learning, deep learning, and mobile visionBook DescriptionWe’re witnessing a revolution in ... Leer más

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  • Machine Learning Projects for Mobile Applications

    Build Android and iOS applications using TensorFlow Lite and Core ML

    de Karthikeyan NG ...
    Bring magic to your mobile apps using TensorFlow Lite and Core MLKey FeaturesExplore machine learning using classification, analytics, and detection tasks.Work with image, text and video datasets to delve into real-world tasksBuild apps for Android and iOS using Caffe, Core ML and Tensorflow LiteBook DescriptionMachine learning is a technique that focuses on developing computer programs that can ... Leer más

    $34.99 USD o gratis con Kobo Plus

  • 移动端机器学习实战

    Chinese Edition

    de Posts & Telecom Press, Karthikeyan NG ...
    系统介绍机器学习在移动端应用程序开发中的应用，讲述如何使用TensorFlow Lite 和Core ML开发Android与iOS应用程序Key Features介绍如何开发7款常见应用程序讨论基于机器学习的云服务Book Description机器学习主要研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，是人工智能领域的核心技术。基于机器学习开发的应用程序可以灵活地处理新数据。本书将展示如何将机器学习技术应用于移动端的应用程序开发中。 本书首先介绍TensorFlow Lite和Core ML的基础知识，然后讲述7个常见应用程序的开发，最后讨论基于机器学习的云服务。通过本书，读者可以学会如何开发一个预测年龄和性别的应用程序，如何对图片进行艺术风格迁移，如何实现面部检测和条形码扫描，如何构建一个用于美化的AR滤镜，如何在移动设备上检测手写的数字，如何实现可以换脸的应用程序 ... Leer más

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  • Python迁移学习

    Chinese Edition

    de Posts & Telecom Press, Dipanjan Sarkar, Raghav Bali, Tamoghna Ghosh ...
    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Book Description迁移学习是机器学习技术的一种，它可以从一系列机器学习问题的训练中获得知识，并将这些知识用于训练其他相似类型的问题。 本书分为3个部分：第1部分是深度学习基础，介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构；第2部分是迁移学习精要，介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力；第3部分是迁移学习案例研究，介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。 本书适合数据科学家、机器学习工程师和数据分析师阅读，也适合对机器学习和迁移学习感兴趣的读者阅读。在阅读本书之前，希望读者对机器学习和Python编程有基本的掌握。What you will ... Leer más

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