論文の概要: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Tensorflow Pretrained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13566v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 15:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 06:30:58.063941
• Title: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Tensorflow Pretrained Models
• Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習、ビッグデータ分析と管理の強化:テンソルフロー事前学習モデル
• Authors: Keyu Chen, Ziqian Bi, Qian Niu, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Ming Liu, Ming Li, Xuanhe Pan, Jiawei Xu, Jinlang Wang, Pohsun Feng,
• Abstract要約: この本では、ResNet、MobileNet、EfficientNetといったモダンアーキテクチャの実践的な実装を取り上げている。 線形探索とモデル微調整を比較し、PCA、t-SNE、UMAPといった技術を用いた可視化を提供する。 この本は、理論的な洞察と実践を融合することで、読者に様々な深層学習課題に自信を持って取り組む知識を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.372501468675303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This book focuses on the application of TensorFlow pre-trained models in deep learning, providing detailed guidance on effectively using these models for tasks such as image classification and object detection. It covers practical implementations of modern architectures like ResNet, MobileNet, and EfficientNet, demonstrating the power of transfer learning through real-world examples and experiments. The book compares linear probing and model fine-tuning, offering visualizations using techniques such as PCA, t-SNE, and UMAP to help readers intuitively understand the impact of different approaches. Designed for beginners to advanced users, this book includes complete example code and step-by-step instructions, enabling readers to quickly master how to leverage pre-trained models to improve performance in practical scenarios. By blending theoretical insights with hands-on practice, this book equips readers with the knowledge to confidently tackle various deep learning challenges.
• Abstract（参考訳）: 本書は、ディープラーニングにおけるTensorFlow事前学習モデルの応用に焦点を当て、画像分類やオブジェクト検出などのタスクにこれらのモデルを効果的に使用するための詳細なガイダンスを提供する。 ResNet、MobileNet、EfficientNetといったモダンアーキテクチャの実践的な実装をカバーし、実世界の実例や実験を通じてトランスファーラーニングのパワーを実証している。 この本は線形探索とモデル微調整を比較し、PCA、t-SNE、UMAPといった技術を使って、読者が異なるアプローチの影響を直感的に理解できるように視覚化する。 初心者向けに設計された本書には、完全なサンプルコードとステップ・バイ・ステップの指示が含まれており、読者は事前学習されたモデルを利用して、実践的なシナリオにおけるパフォーマンスを改善する方法を素早く習得することができる。 この本は、理論的な洞察と実践を融合することにより、読者に様々な深層学習課題に自信を持って取り組む知識を与える。

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