- Aloitussivu /
- Kirjat /
- Reference Books /
- All Manuals & Guides /
- Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Le...
0 ratings
Tuotteen numero:
273922392
Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI, (Paperback)
Tuotteen numero:
273922392
€ 46
Hintatiedot
Ei sisällä toimitus- ja tullimaksuja ( Toimitus- ja tullimaksut lasketaan kassalla )
*Kaikki tuotteet tuodaan maasta Yhdysvallat
0 ratings
Kirjoita arvostelu
Varastossa
Tuotu myymälästä paikasta USA
Määrä:
Vain 1 tuotetta jäljellä varastossa.
Tilaa nyt ja saat sen noin Sunday, Marraskuu 01
Suojattu tapahtuma
Ubuy tekee kovasti töitä turvallisuutesi ja yksityisyytesi suojaamiseksi. Kehittynyt maksun turvallisuusjärjestelmämme varmistaa luottamuksellisuuden salaamalla tietosi siirron aikana AES (Advanced Encryption Standards)- ja SSL (Secure Socket Layer) -protokollilla. Maksutietosi ovat 100 % turvassa, sillä emme jaa maksutietojasi kolmansien osapuolten myyjille.
Tärkeimmät logistiikkakumppanimme
Osta nyt, maksa myöhemmin
Fast
Shipping
Ilmainen
palautus*
Pakattu turvallisesti
100-prosenttisesti alkuperäistuotteita
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of Yhdysvallat store (110-120). Recommended power converters Osta nyt.
Tuotteen yksityiskohdat
- In this book, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to implement deep learning on classifying fruits, classifying cats/dogs, detecting furnitures, and classifying fashion. In Chapter 1, you will learn to create GUI applications to display line graph using PyQt. You will also learn how to display image and its histogram. In Chapter 2, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying fruits using Fruits 360 dataset using Transfer Learning and CNN models. You will build a GUI application for this purpose. Here's the outline of the steps, focusing on transfer learning: 1. Dataset Preparation: Download the Fruits 360 dataset from Kaggle. Extract the dataset files and organize them into appropriate folders for training and testing. Install the necessary libraries like TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, and NumPy; Data Preprocessing: Use OpenCV to read and load the fruit images from the dataset. Resize the images to a consistent size to feed them into the neural network. Convert the images to numerical arrays using NumPy. Normalize the image pixel values to a range between 0 and 1. Split the dataset into training and testing sets using Scikit-Learn. 3. Building the Model with Transfer Learning: Import the required modules from TensorFlow and Keras. Load a pre-trained model (e.g., VGG16, ResNet50, InceptionV3) without the top (fully connected) layers. Freeze the weights of the pre-trained layers to prevent them from being updated during training. Add your own fully connected layers on top of the pre-trained layers. Compile the model by specifying the loss function, optimizer, and evaluation metrics; 4. Model Training: Use the prepared training data to train the model. Specify the number of epochs and batch size for training. Monitor the training process for accuracy and loss using callbacks; 5. Model Evaluation: Evaluate the trained model on the test dataset using Scikit-Learn. Calculate accuracy, precision, recall, and F1-score for the classification results; 6. Predictions: Load and preprocess new fruit images for prediction using the same steps as in data preprocessing. Use the trained model to predict the class labels of the new images. In Chapter 3, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying cats/dogs using dataset using Using CNN with Data Generator. You will build a GUI application for this purpose. The following steps are taken: Set up your development environment: Install the necessary libraries such as TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, and any other dependencies required for the tutorial; Load and preprocess the dataset: Use libraries like OpenCV and NumPy to load and preprocess the dataset. Split the dataset into training and testing sets; Design and train the classification model: Use TensorFlow and Keras to design a convolutional neural network (CNN) model for image classification. Define the architecture of the model, compile it with an appropriate loss function and optimizer, and train it using the training dataset; Evaluate the model: Evaluate the trained model using the testing dataset. Calculate metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score to assess the model's performance; and so on. In Chapter 4, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform detecting furnitures using Furniture Detector dataset using VGG16 model. You will build a GUI application for this purpose, and so on. In Chapter 5, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying fashion using Fashion MNIST dataset using CNN model. You will build a GUI a
| Book format | Paperback |
| Edition | 1 |
| Pages | 324 |
| Language | English |
| Brand | Rismon Hasiholan Sianipar |
| Pub date | 2021-04-24 |
| Author | Independently Published |
| Subgenre | Artificial Intelligence |
| Genre | Computing & Internet |
| Bisac subject heading | Computers |
| Dimensions | 8.50 x 0.68 x 11.00 Inches (21.6 x 1.7 x 27.9 cm) |
| Age group | Adult |
| Retail packaging | Single Piece |
| Original languages | English |
TUOTEKUVAUS.
Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI, (Paperback)
Onko sinulla kysyttävää? Keskustele kanssamme
Asiakkaiden kysymykset ja vastaukset
-
kysymys:
Kuinka tehdä ostoksia Step by Step Tutorials on Deep Learning Using verkossa Ubuysta?
vastaus: On helppoa ostaa Step by Step Tutorials on Deep Learning Using verkossa Ubuysta.. Sinun tarvitsee vain etsiä tuote, valita toimitustapasi kassalla ja saada se toimitettuna sijaintiisi. -
kysymys:
Onko Step by Step Tutorials on Deep Learning Using saatavilla verkossa ostoksille kohteessa Finland?
vastaus: Kyllä, Ubuyssa Finland tämä tuote on saatavillasi ostoksille kohtuulliseen hintaan.. Step by Step Tutorials on Deep Learning Using ei ole saatavilla paikallisesti, mutta voit luottaa meihin pikalähetyspalvelumme. -
kysymys:
Kuinka kauan tuotteen saaminen kestää tilauksen tekemisen jälkeen?
vastaus: Tilaamasi tuotteen toimitusaika vaihtelee tilaamasi tuotteen ja valitsemasi toimitustavan mukaan.. Arvioitu toimitusaika mainitaan kassalla, joten ole huoleton ostaessasi.
Rismon Hasiholan Sianipar All Manuals & Guides Editorial Review
Toimituksellisia arvosteluja ei löytynyt
Asiakkaiden arvostelut ja arvosanat
1 asiakkaiden arvosanat
-
5 tähteä
100%
-
4 tähteä
0%
-
3 tähteä
0%
-
2 tähteä
0%
-
1 tähteä
0%
Arvostele tämä tuote
Jaa ajatuksesi muille asiakkaille
LUOTTAMUS JA OSTAJAN TURVA
JK
Jasmin
Vahvistettu ostaja
“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”
9 September 2026 · via Trustpilot
AG
Anke
Vahvistettu ostaja
“Wonderful online shopping experience, smooth transaction from the start. Payment method works conveniently and delivery is unexpectedly fast and reliable. You go the extra mile for service. What makes this even more amazing, you deliver to Namibia. I will remain a happy Ubuy customer and will increase my purchases for sure! Thank you!”
10 September 2026 · via Trustpilot
H
Hazel
Vahvistettu ostaja
“Very easy to find the products what you need, and so fast delivery, that’s why I highly recommended to others costumers to used ubuy.”
10 September 2026 · via Trustpilot
O
Opaleye
Vahvistettu ostaja
“I received exactly what I ordered I was skeptical about your site because that was my first time to order. But the order came timely and neatly packaged. I was not disappointed. Thank you.”
11 September 2026 · via Trustpilot
AC
Adele
Vahvistettu ostaja
“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”
8 September 2026 · via Trustpilot
MIKSI OSTAA MEILTÄ
Turvallinen kassatapahtuma
Maailmanlaajuinen toimitus
Helpot palautukset
Aidot tuottee
Tuotteen hintahistoria
Tärkeitä tietoja
- Rajoitukset: Kansainvälisesti toimitettujen tuotteiden kohdalla tulee ottaa huomioon, ettei valmistajan takuu välttämättä ole voimassa, etteivät valmistajan huoltovaihtoehdot välttämättä ole käytettävissä, etteivät tuotteen ohjekirjat, oppaat ja turvallisuusvaroitukset välttämättä ole kohdemaan kielellä, ettei tuotteita (ja niiden oheismateriaalia) ole välttämättä suunniteltu vastaamaan kohdemaan standardeja, teknisiä tietoja ja merkintävaatimuksia ja etteivät tuotteet välttämättä vastaa kohdemaan jännitettä ja muita sähköstandardeja (jolloin ne saattavat tarvittaessa vaatia sovittimen tai muuntimen käyttöä). Vastaanottaja on vastuussa sen varmistamisesta, että tuote voidaan toimittaa kohdemaahan laillisesti. Kun vastaanottaja tekee tilauksen Ubuysta tai sen kumppanuusyhtiöiltä, hän on myös rekisteröity maahantuoja ja hänen tulee noudattaa kaikkia kohdemaan lakeja ja säädöksiä.
- Kaikki Ubuyssa listatut tuotteet eivät ole myytävänä, koska Ubuy on maailmanlaajuinen hakukone. Tuotteisiin kohdistuu vienti- ja myyntisäännöksiä.
€ 46
Tilaa nyt ja saat sen noin Sunday, Marraskuu 01
This item is not restrict in my country.(Please click on above link if this item is not restrict in your country, So our team will review and allow.)
Määrä:
Vain 1 tuotetta jäljellä varastossa.
Suojattu tapahtuma
PCI DSS -yhteensopiva ja ISO 27001:2022 -sertifioitu, salatut maksut ja täysi ostajansuoja jokaisella tilauksella.
Tärkeimmät logistiikkakumppanimme
Nopein rajat ylittävä toimitus
Ubuy-takuu
Nauti huolettomasta ostoskokemuksesta: 100 % alkuperäisiä tuotteita, PCI DSS -yhteensopiva maksuturvallisuus, ISO 27001 -sertifioitu tietosuoja, nopein rajat ylittävä toimitus, ilmaiset palautukset ja turvallinen pakkaus jokaisella tilauksella.