Python迁移学习（使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型）

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。

Python迁移学习（使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型） EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。

迪潘简·撒卡尔（Dipanjan Sarkar）是英特尔公司的一名数据科学家，他利用数据科学、机器学习和深度学习来构建大规模的智能系统。他拥有数据科学和软件工程专业的硕士学位。 他从事分析工作多年，专攻机器学习、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、统计方法和深度学习。他对教育充满热情，同时还在Springboard等组织中担任数据科学导师，帮助人们学习数据科学。他还是人工智能和数据科学领域的领先在线期刊《面向数据科学》的主要编著者和编辑，他还编写了几本关于R、Python、机器学习、NLP和深度学习的书。 拉格哈夫·巴利（Raghav Bali）是Optum的数据科学家。他的工作涉及研究和开发基于机器学习、深度学习和NLP的企业级解决方案，用于医疗和保险领域的相关用例。之前在英特尔公司的工作中，他参与了数据主动驱动IT的提案。他还曾在企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）和金融领域的一些世界领先的组织工作。他已经和一些优秀的出版社合作出版了多本书籍。 Raghav在班加罗尔国际信息技术学院作为优秀毕业生获得了信息技术硕士学位。他热爱阅读，在工作不忙时，他是一个热衷于捕捉生活瞬间的摄影爱好者。 塔莫格纳·戈什（Tamoghna Ghosh）是英特尔公司的机器学习工程师。他共有11年的工作经验，其中包括4年在微软印度研究院的核心研究经验。在微软研究院期间，他曾担任分组密码的密码分析的研究助理。 他的技术专长包括大数据、机器学习、NLP、信息检索、数据可视化和软件开发。他在加尔各答印度统计研究所获得了工学硕士（计算机科学）学位，在加尔各答大学获得了理学硕士（数学）学位。他的专业研究领域为功能性分析、数学建模以及动态系统。他对教学工作充满热情，并为英特尔公司开展了不同级别的数据科学内部培训。