The Practical Guides On Deep Learning Using SCIKIT-LEARN, KERAS, and TENSORFLOW with Python GUI, (Paperback)
ერთეულის #: 273922289

The Practical Guides On Deep Learning Using SCIKIT-LEARN, KERAS, and TENSORFLOW with Python GUI, (Paperback)

ერთეულის #: 273922289

GEL 146

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from აშშ

Საწყობში
აშშ იმპორტირებულია USA მაღაზიიდან

QTY:

მარაგში დარჩა მხოლოდ 1 ერთეული.
შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ Sunday, ნოემბერი 01
Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
U-Care-ის გარანტია:
არცერთი
აირჩიეთ გეგმა
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment
qiwi wallet payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of აშშ store (110-120). Recommended power converters იყიდე ახლა.

Პროდუქტის აღწერილობა

Shop The Practical Guides On Deep Learning Using SCIKIT-LEARN, KERAS, and TENSORFLOW with Python GUI, (Paperback) online at a best price in Georgia. 593567929
  • In this book, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to implement deep learning on recognizing traffic signs using GTSRB dataset, detecting brain tumor using Brain Image MRI dataset, classifying gender, and recognizing facial expression using FER2013 dataset In Chapter 1, you will learn to create GUI applications to display image histogram. It is a graphical representation that displays the distribution of pixel intensities in an image. It provides information about the frequency of occurrence of each intensity level in the image. The histogram allows us to understand the overall brightness or contrast of the image and can reveal important characteristics such as dynamic range, exposure, and the presence of certain image features. In Chapter 2, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy and other libraries to perform prediction on handwritten digits using MNIST dataset. The MNIST dataset is a widely used dataset in machine learning and computer vision, particularly for image classification tasks. It consists of a collection of handwritten digits from zero to nine, where each digit is represented as a 28x28 grayscale image. The dataset was created by collecting handwriting samples from various individuals and then preprocessing them to standardize the format. Each image in the dataset represents a single digit and is labeled with the corresponding digit it represents. The labels range from 0 to 9, indicating the true value of the handwritten digit. In Chapter 3, you will learn how to perform recognizing traffic signs using GTSRB dataset from Kaggle. There are several different types of traffic signs like speed limits, no entry, traffic signals, turn left or right, children crossing, no passing of heavy vehicles, etc. Traffic signs classification is the process of identifying which class a traffic sign belongs to. In this Python project, you will build a deep neural network model that can classify traffic signs in image into different categories. With this model, you will be able to read and understand traffic signs which are a very important task for all autonomous vehicles. You will build a GUI application for this purpose. In Chapter 4, you will learn how to perform detecting brain tumor using Brain Image MRI dataset. Following are the steps taken in this chapter: Dataset Exploration: Explore the Brain Image MRI dataset from Kaggle. Describe the structure of the dataset, the different classes (tumor vs. non-tumor), and any preprocessing steps required; Data Preprocessing: Preprocess the dataset to prepare it for model training. This may include tasks such as resizing images, normalizing pixel values, splitting data into training and testing sets, and creating labels; Model Building: Use TensorFlow and Keras to build a deep learning model for brain tumor detection. Choose an appropriate architecture, such as a convolutional neural network (CNN), and configure the model layers; Model Training: Train the brain tumor detection model using the preprocessed dataset. Specify the loss function, optimizer, and evaluation metrics. Monitor the training process and visualize the training/validation accuracy and loss over epochs; Model Evaluation: Evaluate the trained model on the testing dataset. Calculate metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score to assess the model's performance; and so on. In Chapter 5, you will learn how to perform classifying gender using dataset provided by Kaggle using MobileNetV2 and CNN models. The details are in the book. In Chapter 6, you will learn how to perform recognizing facial expression using FER2013 dataset using CNN model. The FER2013 dataset contains facial images categorized into seven different emotions: anger, disgust, fear, happiness, sadness, surprise, and neutral. The detail
Book formatPaperback
Edition1
Pages386
LanguageEnglish
BrandRismon Hasiholan Sianipar
Pub date2021-04-11
AuthorIndependently Published
SubgenreData Science
GenreComputing & Internet
Bisac subject headingComputers
Dimensions8.50 x 0.80 x 11.00 Inches (21.6 x 2 x 27.9 cm)
Age groupAdult
Retail packagingSingle Piece
Original languagesEnglish

პროდუქტის აღწერილობა

The Practical Guides On Deep Learning Using SCIKIT-LEARN, KERAS, and TENSORFLOW with Python GUI, (Paperback)

გაქვთ რაიმე შეკითხვა? მოგვმართეთ ჩათში

მომხმარებელთა კითხვები და პასუხები

  • კითხვა: როგორ ვიყიდოთ The Practical Guides On Deep Learning Using ონლაინ Ubuy-დან?

    პასუხი: მარტივია ყიდვა The Practical Guides On Deep Learning Using ონლაინ Ubuy-დან.. თქვენ უბრალოდ უნდა მოძებნოთ პროდუქტი, აირჩიოთ თქვენი მიწოდების მეთოდი შემოწმების დროს და მიიტანოთ იგი თქვენს ადგილას.
  • კითხვა: The Practical Guides On Deep Learning Using ხელმისაწვდომია ონლაინ შოპინგისთვის Georgia-ში?

    პასუხი: დიახ, Ubuy Georgia-ში ეს პროდუქტი თქვენთვის ხელმისაწვდომია გონივრულ ფასად.. The Practical Guides On Deep Learning Using არ არის ხელმისაწვდომი ადგილობრივად, მაგრამ შეგიძლიათ გვჯეროდეს ჩვენი ექსპრეს მიწოდების სერვისები.
  • კითხვა: რამდენი დრო სჭირდება პროდუქტის მიღებას შეკვეთის გაფორმების შემდეგ?

    პასუხი: თქვენი შეკვეთილი პროდუქტის მიწოდების დრო განსხვავდება თქვენ მიერ შეკვეთილი და მიწოდების მეთოდის მიხედვით, რომელიც არჩეულია.. მიწოდების სავარაუდო დრო მითითებულია შეკვეთის პროცესში, ასე რომ შოპინგის დროს იყავით უყურადღებო.

Rismon Hasiholan Sianipar Neural Networks Books Editorial Review

სარედაქციო მიმოხილვები ვერ მოიძებნა

Customer Reviews & Ratings

4.0
1 მომხმარებლის შეფასება
  • 5 ვარსკვლავი
    0%
  • 4 ვარსკვლავი
    100%
  • 3 ვარსკვლავი
    0%
  • 2 ვარსკვლავი
    0%
  • 1 ვარსკვლავი
    0%

ამ პროდუქტის მიმოხილვა

გაუზიარეთ თქვენი აზრები სხვა მომხმარებლებს

Platform Trust & Buyer Confidence

trustpilot logo
4.2/5 9704 reviews
Read reviews
JK
Jasmin
Verified buyer

“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”

9 September 2026 · via Trustpilot
AG
Anke
Verified buyer

“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
Verified buyer

“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
Verified buyer

“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
Verified buyer

“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”

8 September 2026 · via Trustpilot

WHY SHOP WITH US

უსაფრთხო კონტროლი Global Delivery Easy Returns Genuine Products

Product Price History

მნიშვნელოვანი ინფორმაცია

  • შეზღუდვები: გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ საზღვარგარეთ გაგზავნილი პროდუქტებისთვის მწარმოებლის გარანტია შეიძლება არ იყოს მოქმედი; მწარმოებლის მომსახურების პარამეტრები შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი; პროდუქტის ინსტრუქციები და უსაფრთხოების გაფრთხილებები შეიძლება არ იყოს დანიშნულების ქვეყნის ენაზე; პროდუქტები (და მასთან დაკავშირებული მასალები) შეიძლება არ იყოს შემუშავებული დანიშნულების ქვეყნის სტანდარტების, სპეციფიკაციებისა და მარკირების მოთხოვნების შესაბამისად; და პროდუქტები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს დანიშნულების ქვეყნის ძაბვისა და სხვა ელექტრო სტანდარტებს (საჭიროების შემთხვევაში საჭიროა ადაპტერი ან გადამყვანი). მიმღები პასუხისმგებელია უზრუნველყოს, რომ პროდუქტი კანონიერად შემოიტანოს დანიშნულების ქვეყანაში. Ubuy-ს ან მისი აფილირებული პირების მეშვეობით შეკვეთისას მიმღები არის რეგისტრირებული იმპორტიორი და მან უნდა გაითვალისწინოს დანიშნულების ქვეყნის ყველა კანონი და დებულება.
  • Ubuy-ზე ჩამოთვლილი ყველა პროდუქტი არ არის გაყიდვაში, რადგან Ubuy არის გლობალური საძიებო სისტემა და პროდუქტები ექვემდებარება საექსპორტო/სავაჭრო რეგულაციებს.