Deep learning avec JavaScript Stanley Bileschi (Auteur), Shanqing Cai (Auteur), François Chollet (Auteur), Eric D. Nielsen (Auteur)

Stanley Bileschi – Deep learning avec JavaScript – Réseaux de neurones avec TensorFlow.js

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Deep learning avec JavaScript Stanley Bileschi (Auteur), Shanqing Cai (Auteur), François Chollet (Auteur), Eric D. Nielsen (Auteur)

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Deep learning avec JavaScript - Réseaux de neurones avec TensorFlow.js

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Deep learning avec JavaScript - Stanley Bileschi - First Interactive - broché - Manuel

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Deep Learning Avec Javascript - Réseaux De Neurones Dans Tensorflow.Js

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Deep learning avec JavaScript Stanley Bileschi (Auteur), Shanqing Cai (Auteur), François Chollet (Auteur), Eric D. Nielsen (Auteur)

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Plongez au coeur du deep learning avec la nouvelle bibliothèque de Google Tensorflow.js pour JavaScript Tensorflow.js étend la bibliothèque de machine learning open source TensorFlow de Google à JavaScript pour entraîner et déployer des modèles d'apprentissage machine dans un navigateur. Accélérée par WebGL, la bibliothèque Tensorflow.js fonctionne également avec le runtime JavaScript côté serveur et fait partie de l'écosystème TensorFlow. Cette librairie ouvre la porte à de nombreuses possibilités, puisqu'elle peut par exemple exploiter la webcam du navigateur. Et surtout, en mettant le Deep Learning à la portée des développeurs Javascript, il y a de fortes chances pour qu'elle contribue à une accélération de la diffusion du Deep Learning. Au programme : TensorFlow.js, une introduction en douceur Pour commencer : Régression linéaire simple dans TensorFlow.js Ajouter de la non-linéarité : Aller au-delà des sommes pondérées Reconnaître les images et les sons à l'aide des réseaux de neur
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