TensorFlow in 1 day : make your own neural network

«TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network» نوشتهٔ کریشنا رونگتا، راهنمایی عملی و فشرده برای ورود به دنیای یادگیری عمیق و کتابخانهٔ محبوب تنسورفلو است. این کتاب با رویکردی پروژه‌محور و پرهیز از حاشیه‌پردازی، به شما نشان می‌دهد چگونه می‌توان در مدت کوتاهی، یک شبکهٔ عصبی واقعی را پیاده‌سازی و آموزش داد.

دربارهٔ کتاب «TensorFlow in 1 Day» —

کتاب «TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network» با هدف ارائهٔ مسیری سریع و کارآمد برای آشنایی با کتابخانهٔ تنسورفلو و مفاهیم پایهٔ یادگیری عمیق نگاشته شده است. این منبع آموزشی که در سال ۲۰۱۸ منتشر شده، با زبانی ساده و کاربردی، خواننده را از مبانی نظری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سوی پیاده‌سازی عملی شبکه‌های عصبی هدایت می‌کند. سبک کتاب کاملاً Hands-on است و بر ارائهٔ تمرین‌های صنعتی و کاربردی تأکید دارد تا مخاطب بتواند پس از مطالعه، دانش خود را در پروژه‌های واقعی به کار گیرد. ساختار کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که مباحث را از مفاهیم ابتدایی مانند «یادگیری عمیق چیست» و تفاوت آن با یادگیری ماشین آغاز کرده و سپس به معرفی کتابخانهٔ تنسورفلو، نصب و راه‌اندازی آن، و کار با ابزارهای جانبی مانند Jupyter Notebook و NumPy می‌پردازد. فصول میانی و پایانی کتاب به مباحث تخصصی‌تر مانند رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای طبقه‌بندی تصویر، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حتی پیاده‌سازی خودرمزگذارها (Autoencoder) اختصاص یافته است. همچنین کتاب به قابلیت‌های کلیدی تنسورفلو مانند محاسبات گرافی، مصورسازی با TensorBoard و پردازش موازی روی پردازنده‌های مرکزی و گرافیکی اشاره می‌کند.

دربارهٔ نویسنده

نویسندهٔ کتاب، کریشنا رونگتا (Krishna Rungta) است که در حوزهٔ فناوری اطلاعات فعالیت دارد. وی با نگارش این کتاب، تلاش کرده تا مفاهیم پیچیدهٔ شبکه‌های عصبی را به زبانی ساده و قابل‌درک برای عموم علاقه‌مندان توضیح دهد.

چرا باید «TensorFlow in 1 Day» را بخوانید؟

مطالعهٔ این کتاب دستاوردهای عملی متعددی برای خواننده به همراه دارد که از جملهٔ آنها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• درک سریع مفاهیم پایه: با اصول یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، انواع شبکه‌های عصبی و کاربردهای آنها آشنا می‌شوید.
• شروع کار با تنسورفلو: از نصب و راه‌اندازی تنسورفلو روی سیستم‌عامل‌های مختلف تا کار با محیط Jupyter و مفاهیم پایه‌ای مانند تنسور، جلسه و گراف را فرا می‌گیرید.
• پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی متنوع: با مثال‌های عملی، نحوهٔ ساخت و آموزش انواع شبکه‌های عصبی از جمله ANN، CNN و RNN را یاد می‌گیرید.
• آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: با کتابخانه‌های مهم علم داده مانند NumPy، Pandas و Scikit-Learn در کنار تنسورفلو آشنا می‌شوید.
• استفاده از قابلیت‌های پیشرفته تنسورفلو: با قابلیت‌هایی مانند مصورسازی با TensorBoard و اجرای محاسبات روی پردازنده‌های گرافیکی برای افزایش سرعت، آشنا خواهید شد.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

این کتاب برای تازه‌کارانی طراحی شده که هیچ پیش‌زمینه‌ای در حوزهٔ یادگیری عمیق ندارند و می‌خواهند در کوتاه‌ترین زمان ممکن، یک نمای کلی و عملی از کتابخانهٔ تنسورفلو به دست آورند. همچنین برای برنامه‌نویسانی که با زبان پایتون آشنایی دارند و به دنبال منبعی فشرده برای ورود به حوزهٔ شبکه‌های عصبی هستند، منبعی مناسب محسوب می‌شود. با این حال، نکته‌ای که نباید از آن غافل شد این است که به دلیل فشردگی مطالب، ممکن است برای درک عمیق تمام مفاهیم، نیاز به مطالعهٔ منابع تکمیلی باشد.

سوالات متداول

آیا واقعاً می‌توان تنسورفلو را در یک روز یاد گرفت؟

عنوان کتاب بیش از آنکه یک وعدهٔ قطعی باشد، نشان‌دهندهٔ رویکرد فشرده و متمرکز آن برای ارائهٔ سریع مفاهیم کلیدی است. در عمل، یادگیری کامل تنسورفلو نیازمند زمان و تمرین بیشتری است، اما این کتاب نقطهٔ شروعی عالی و عملی برای آشنایی با آن فراهم می‌کند.

آیا کتاب مثال‌های کد عملی دارد؟

بله، رویکرد اصلی کتاب کاملاً عملی است و هر فصل شامل مثال‌های کد متعددی برای پیاده‌سازی مفاهیم مختلف از جمله رگرسیون خطی، طبقه‌بندی تصویر با CNN و ساخت خودرمزگذارها است.

چه پیش‌نیازهایی برای مطالعهٔ این کتاب نیاز است؟

داشتن آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم پایهٔ ریاضی برای درک بهتر مباحث کدنویسی و الگوریتم‌ها مفید خواهد بود، هرچند کتاب تلاش دارد مفاهیم را از سطح پایه توضیح دهد.

Tensorflow is the most popular Deep Learning Library out there. It has fantastic graph computations feature which helps data scientist to visualize his designed neural network using TensorBoard. This Machine learning library supports both Convolution as well as Recurrent Neural network. It supports parallel processing on CPU as well as GPU. Prominent machine learning algorithms supported by TensorFlow are Deep Learning Classification, wipe & deep, Boston Tree amongst others. The book is very hands-on and gives you industry ready deep learnings practices. Here is what is covered in the book TensorFlow in 1 Day: Make your own Neural Network......Page 2 Chapter 3: What is TensorFlow?......Page 3 Chapter 7: Tensorflow on AWS......Page 4 Chapter 11: Pandas......Page 5 Chapter 15: Linear Classifier in TensorFlow......Page 6 Chapter 19: Autoencoder with TensorFlow......Page 7 Chapter 20: RNN(Recurrent Neural Network) TensorFlow......Page 8 What is Deep learning?......Page 9 Deep learning Process......Page 11 Classification of Neural Networks......Page 13 Types of Deep Learning Networks......Page 14 Feed-forward neural networks......Page 15 Recurrent neural networks (RNNs)......Page 16 Convolutional neural networks (CNN)......Page 18 Reinforcement Learning......Page 19 Applications/ Examples of deep learning applications......Page 20 Why is Deep Learning Important?......Page 22 Limitations of deep learning......Page 23 Summary......Page 24 What is AI?......Page 25 What is ML?......Page 27 What is Deep Learning?......Page 28 Machine Learning Process......Page 29 Deep Learning Process......Page 31 Automate Feature Extraction using DL......Page 32 Difference between Machine Learning and Deep Learning......Page 34 When to use ML or DL?......Page 35 Summary......Page 36 What is TensorFlow?......Page 37 History of TensorFlow......Page 39 TensorFlow Architecture......Page 40 Where can Tensorflow run?......Page 41 Introduction to Components of TensorFlow......Page 42 Why is TensorFlow popular?......Page 44 List of Prominent Algorithms supported by TensorFlow......Page 45 Simple TensorFlow Example......Page 46 Options to Load Data into TensorFlow......Page 49 Create Tensorflow pipeline......Page 51 Summary......Page 52 Chapter 4: Comparison of Deep Learning Libraries......Page 55 8 Best Deep learning Libraries /Framework......Page 56 MICROSOFT COGNITIVE TOOLKIT(CNTK)......Page 58 TenserFlow Vs Theano Vs Torch Vs Keras Vs infer.net Vs CNTK Vs MXNet Vs Caffe: Key Differences......Page 60 Google Cloud ML......Page 61 AWS SageMaker......Page 62 Azure Machine Learning Studio......Page 63 IBM Watson ML......Page 64 Verdict:......Page 65 Chapter 5: How to Download and Install TensorFlow Windows and Mac......Page 66 TensorFlow Versions......Page 67 Install Anaconda......Page 69 Create .yml file to install Tensorflow and dependencies......Page 70 Launch Jupyter Notebook......Page 83 Jupyter with the main conda environment......Page 88 What is Jupyter Notebook?......Page 89 Jupyter Notebook App......Page 90 How to use Jupyter......Page 91 Summary......Page 101 Chapter 7: Tensorflow on AWS......Page 102 PART 1: Set up a key pair......Page 103 PART 2: Set up a security group......Page 106 Launch your instance (Windows users)......Page 115 Part 4: Install Docker......Page 122 Part 5: Install Jupyter......Page 123 Troubleshooting......Page 127 What is a Tensor?......Page 128 Representation of a Tensor......Page 129 Types of Tensor......Page 131 Create a tensor of n-dimension......Page 132 Shape of tensor......Page 135 Type of data......Page 137 Some Useful TensorFlow operators......Page 138 Variables......Page 140 Placeholder......Page 142 Session......Page 143 Graph......Page 147 Summary......Page 150 What is TensorBoard......Page 152 Summary:......Page 164 What is NumPy?......Page 165 Why use NumPy?......Page 166 Create a NumPy Array......Page 167 Mathematical Operations on an Array......Page 169 3 Dimension Array......Page 170 np.zeros and np.ones......Page 172 Reshape and Flatten Data......Page 174 hstack and vstack......Page 175 Asarray......Page 176 Arrange......Page 178 LogSpace......Page 179 Indexing and slicing......Page 180 Statistical function......Page 181 Matrix Multiplication......Page 182 Determinant......Page 183 Summary......Page 184 What is Pandas?......Page 188 Why use Pandas?......Page 189 How to install Pandas?......Page 190 What is a data frame?......Page 191 What is a Series?......Page 192 Range Data......Page 193 Inspecting data......Page 194 Slice data......Page 196 Drop a column......Page 198 Drop_duplicates......Page 199 Import CSV......Page 200 Groupby......Page 202 Summary......Page 206 What is Scikit-learn?......Page 207 Download and Install scikit-learn......Page 208 Machine learning with scikit-learn......Page 210 Step 1) Import the data......Page 211 Step 2) Create the train/test set......Page 218 Step 3) Build the pipeline......Page 219 Step 4) Using our pipeline in a grid search......Page 222 XGBoost Model with scikit-learn......Page 225 Create DNN with MLPClassifier in scikit-learn......Page 230 Data Preparation......Page 231 Summary......Page 242 Linear regression......Page 244 How to train a linear regression model......Page 245 How to train a Linear Regression with TensorFlow......Page 252 Pandas......Page 254 Numpy Solution......Page 263 Tensorflow solution......Page 267 Chapter 14: Linear Regression Case Study......Page 276 Summary statistics......Page 279 Facets Overview......Page 283 Facets Deep Dive......Page 284 Install Facet......Page 285 Overview......Page 288 Graph......Page 291 Facets Deep Dive......Page 297 Preparation data......Page 299 Basic regression:Benchmark......Page 300 Improve the model: Interaction term......Page 304 What is Linear Classifier?......Page 309 How Binary classifier works?......Page 310 Accuracy......Page 313 Precision and Sensitivity......Page 314 Linear Classifier with TensorFlow......Page 316 Step 1) Import the data......Page 317 Step 2) Data Conversion......Page 319 Step 3) Train the Classifier......Page 323 Step 4) Improve the model......Page 327 Bucketization and interaction......Page 333 Step 5) Hyperparameter:Lasso & Ridge......Page 337 Summary......Page 341 Chapter 16: Kernel Methods......Page 343 Why do you need Kernel Methods?......Page 344 What is a Kernel in machine learning?......Page 350 Type of Kernel Methods......Page 352 Train Gaussian Kernel classifier with TensorFlow......Page 353 What is Artificial Neural Network?......Page 366 Neural Network Architecture......Page 369 Optimizer......Page 372 Network size......Page 373 Dropout......Page 374 Example Neural Network in TensorFlow......Page 375 Step 1) Import the data......Page 378 Step 2) Transform the data......Page 379 Step 4) Build the model......Page 380 Step 6) Improve the model......Page 381 Summary......Page 383 What is Convolutional Neural Network?......Page 384 Architecture of a Convolutional Neural Network......Page 385 Components of Convnets......Page 388 Step 1: Upload Dataset......Page 397 Step 2: Input layer......Page 400 Step 6: Dense layer......Page 401 Step 7: Logit Layer......Page 402 What is an Autoencoder?......Page 409 How does Autoencoder work?......Page 410 Stacked Autoencoder Example......Page 412 Build an Autoencoder with TensorFlow......Page 413 Image preprocessing......Page 414 Set Dataset Estimator......Page 417 Build the network......Page 419 What do we need an RNN?......Page 428 What is RNN?......Page 429 Limitations of RNN......Page 434 RNN in time series......Page 435 Build an RNN to predict Time Series in TensorFlow......Page 438 DID YOU ENJOY THE BOOK?......Page 447 Learn R Programming in 1 Day: Complete Guide for Beginners......Page 448