内容简介
本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。
AI简介
这是一本专注于深度学习和神经网络的书籍，通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。这本书首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。
书中首先介绍了数据集在机器学习中的作用，强调了数据集的质量和数量直接影响到模型的性能。同时，也介绍了TensorFlow数据集和高效的数据输入流水线，这些工具可以帮助我们更方便地处理和使用数据。
接着，书中深入探讨了监督学习的定义和分类，以及神经网络在多领域的应用。通过这些章节，读者可以了解到神经网络与对抗训练过程共同用于建立模型，这些模型能够生成多种令人惊叹的、新的、前所未有的艺术。
书中还详细介绍了深度学习和深度架构的作用，以及TensorFlow 2.0与1.x版本差别。这些内容可以帮助读者更好地理解深度学习和TensorFlow的发展，以及如何使用TensorFlow 2.0进行深度学习。
此外，书中还介绍了TensorFlow的数据流
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