- หน้าแรก /
- หนังสือ /
- Reference Books /
- All Manuals & Guides /
- Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Le...
0 ratings
รายการ #:
273922392
Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI, (Paperback)
รายการ #:
273922392
THB 1784
รายละเอียดราคา
ไม่รวมค่าจัดส่งและค่าธรรมเนียมศุลกากร ( ค่าจัดส่งและค่าธรรมเนียมศุลกากรจะคำนวณตอนชำระเงิน )
*สินค้าทั้งหมดจะนำเข้าจาก สหรัฐอเมริกา
0 ratings
เขียนรีวิว
มีสินค้า
นำเข้าจาก USA ร้านค้า
จำนวน:
เหลือสินค้าในสต็อกเพียง 1 รายการ
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ Sunday, พฤศจิกายน 01
การทำธุรกรรมที่ปลอดภัย
Ubuy ทำงานอย่างหนักเพื่อปกป้องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของคุณ ระบบรักษาความปลอดภัยการชำระเงินขั้นสูงของเราช่วยให้ข้อมูลของคุณเป็นความลับ โดยการเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการส่งโดยใช้โปรโตคอล AES (Advanced Encryption Standards) และ SSL (Secure Socket Layer) รายละเอียดการชำระเงินของคุณปลอดภัย 100% เนื่องจากเราไม่แบ่งปันข้อมูลการชำระเงินของคุณกับผู้ขายบุคคลที่สาม
พันธมิตรด้านโลจิสติกส์ชั้นนำของเรา
Fast
Shipping
คืนสินค้าฟรี*
แพ็คสินค้าอย่างปลอดภัย
สินค้าแท้ 100%
ผ่านมาตรฐาน PCI DSS
ได้รับการรับรอง ISO 27001
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of สหรัฐอเมริกา store (110-120). Recommended power converters ซื้อเลย.
รายละเอียดสินค้า
- 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 |
ข้อมูลผลิตภัณฑ์
Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI, (Paperback)
มีข้อสงสัย? คุยกับเรา
คำถามและคำตอบของลูกค้า
-
คำถาม:
จะซื้อ Step by Step Tutorials on Deep Learning Using ทางออนไลน์จาก Ubuy ได้อย่างไร
คำตอบ: ซื้อสินค้า Step by Step Tutorials on Deep Learning Using ทางออนไลน์จาก Ubuy ได้ง่ายๆ. คุณเพียงแค่ต้องค้นหาสินค้า เลือกวิธีการจัดส่งของคุณในขณะที่ทำการชำระเงิน และส่งไปยังสถานที่ของคุณ -
คำถาม:
Step by Step Tutorials on Deep Learning Using มีให้ช็อปออนไลน์ใน Thailand หรือไม่
คำตอบ: ใช่ ที่ Ubuy Thailand ผลิตภัณฑ์นี้มีให้คุณเลือกซื้อในราคาที่เหมาะสม. Step by Step Tutorials on Deep Learning Using ไม่มีให้บริการในพื้นที่ แต่คุณสามารถไว้วางใจเราด้วยบริการจัดส่งด่วนของเรา -
คำถาม:
ใช้เวลานานแค่ไหนในการรับสินค้าหลังจากทำการสั่งซื้อ?
คำตอบ: เวลาจัดส่งของผลิตภัณฑ์ที่คุณสั่งซื้อจะแตกต่างกันไปตามสิ่งที่คุณสั่งซื้อและวิธีการจัดส่งที่คุณเลือก. เวลาจัดส่งโดยประมาณจะระบุไว้ในขั้นตอนการชำระเงิน ดังนั้นโปรดอย่ากังวลขณะช้อปปิ้ง
Rismon Hasiholan Sianipar All Manuals & Guides Editorial Review
ไม่พบรีวิวจากกองบรรณาธิการ
ความคิดเห็นและคะแนนจากลูกค้า
1 การให้คะแนนของลูกค้า
-
5 ดาว
100%
-
4 ดาว
0%
-
3 ดาว
0%
-
2 ดาว
0%
-
1 ดาว
0%
แบ่งปันความคิดของคุณกับลูกค้าท่านอื่น
แชร์ความคิดของคุณกับลูกค้ารายอื่น
ความน่าเชื่อถือของแพลตฟอร์ม
JK
Jasmin
ผู้ซื้อที่ยืนยันแล้ว
“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”
9 September 2026 · ผ่าน Trustpilot
AG
Anke
ผู้ซื้อที่ยืนยันแล้ว
“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 · ผ่าน Trustpilot
H
Hazel
ผู้ซื้อที่ยืนยันแล้ว
“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 · ผ่าน Trustpilot
O
Opaleye
ผู้ซื้อที่ยืนยันแล้ว
“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 · ผ่าน Trustpilot
AC
Adele
ผู้ซื้อที่ยืนยันแล้ว
“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”
8 September 2026 · ผ่าน Trustpilot
ทำไมต้องช้อปกับเรา
การชำระเงินที่มั่นใจได้
จัดส่งทั่วโลก
การคืนสินค้าที่ง่ายดาย
สินค้าของแท้
ประวัติราคาสินค้า
ข้อมูลสำคัญ
- ข้อจำกัด: สำหรับสินค้าที่จัดส่งระหว่างประเทศ โปรดทราบว่าการรับประกันจากผู้ผลิตอาจไม่มีผลบังคับใช้ บริการหลังการขายจากผู้ผลิตอาจไม่สามารถใช้งานได้ คู่มือผลิตภัณฑ์ คำแนะนำการใช้งาน และคำเตือนด้านความปลอดภัยอาจไม่ได้จัดทำเป็นภาษาของประเทศปลายทาง สินค้า (รวมถึงเอกสารประกอบ) อาจไม่ได้ออกแบบให้สอดคล้องกับมาตรฐาน ข้อกำหนด และข้อบังคับด้านฉลากของประเทศปลายทาง และสินค้าอาจไม่สอดคล้องกับแรงดันไฟฟ้าและมาตรฐานทางไฟฟ้าอื่น ๆ ของประเทศปลายทาง (ซึ่งอาจต้องใช้ปลั๊กแปลงไฟหรือเครื่องแปลงแรงดันไฟฟ้าตามความเหมาะสม) ผู้รับสินค้ามีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบว่าสินค้าดังกล่าวสามารถนำเข้าประเทศปลายทางได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย เมื่อสั่งซื้อสินค้าจาก Ubuy หรือบริษัทในเครือ ผู้รับสินค้าจะถือเป็นผู้นำเข้าตามกฎหมาย (Importer of Record) และต้องปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับทั้งหมดของประเทศปลายทาง
- ผลิตภัณฑ์บางรายการใน Ubuy ไม่ได้มีไว้เพื่อขาย เนื่องจาก Ubuy เป็นเครื่องมือค้นหาระดับโลก ผลิตภัณฑ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบด้าน การส่งออก/การค้า
THB 1784
สั่งซื้อตอนนี้และรับสินค้าประมาณ Sunday, พฤศจิกายน 01
สินค้านี้ไม่ถูกจำกัดในประเทศของฉัน (หากสินค้านี้ไม่ถูกจำกัดในประเทศของคุณ กรุณาคลิกลิงก์ด้านบน ทีมงานของเราจะตรวจสอบและเปิดให้สั่งซื้อ)
จำนวน:
เหลือสินค้าในสต็อกเพียง 1 รายการ
การทำธุรกรรมที่ปลอดภัย
ได้รับการรับรอง PCI DSS และ ISO 27001:2022 พร้อมการชำระเงินแบบเข้ารหัสและการคุ้มครองผู้ซื้อเต็มรูปแบบทุกคำสั่งซื้อ
พันธมิตรด้านโลจิสติกส์ชั้นนำของเรา
การจัดส่งข้ามพรมแดนที่เร็วที่สุด
การรับประกันจาก Ubuy
ช้อปสบายใจไร้กังวล ด้วยสินค้าของแท้ 100% ระบบชำระเงินปลอดภัยได้มาตรฐาน PCI DSS การปกป้องข้อมูลด้วยมาตรฐาน ISO 27001 การจัดส่งข้ามพรมแดนที่รวดเร็วที่สุด คืนสินค้าฟรี และบรรจุภัณฑ์ที่ปลอดภัยในทุกคำสั่งซื้อ*