Chew | Go Machine Learning Projects | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 348 Seiten

Chew Go Machine Learning Projects

Eight projects demonstrating end-to-end machine learning and predictive analytics applications in Go
1. Auflage 2018
ISBN: 978-1-78899-519-1
Verlag: De Gruyter
Format: EPUB
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)

Eight projects demonstrating end-to-end machine learning and predictive analytics applications in Go

E-Book, Englisch, 348 Seiten

ISBN: 978-1-78899-519-1
Verlag: De Gruyter
Format: EPUB
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)



No detailed description available for "Go Machine Learning Projects".

Chew Go Machine Learning Projects jetzt bestellen!

Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Table of Contents - How to Solve All Machine Learning Problems
- Linear Regression - House Price Prediction
- Classification - Spam Email Detection
- Decomposing CO2 Trends Using Time Series Analysis
- Clean Up Your Personal Twitter Timeline by Clustering Tweets
- Neural Networks - MNIST Handwriting Recognition
- Convolutional Neural Networks - MNIST Handwriting Recognition
- Basic Facial Detection
- Hot Dog or Not Hot Dog - Using External Services
- What's Next?


Chew Xuanyi:

Xuanyi Chew is the Chief Data Scientist of a Sydney-based logistics startup. He is the primary author of Gorgonia, an open source deep learning package for Go. He's been practicing machine learning for the past 12 years, applying them typically to help startups. His goal in life is to make an artificial general intelligence a reality. He enjoys learning new things.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.