- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- Reference Books /
- All Manuals & Guides /
- Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Le...
0 ratings
منتج #:
273922392
Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI, (Paperback)
منتج #:
273922392
SAR 187
تفاصيل السعر
باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )
*سيتم استيراد جميع العناصر من أمريكا
0 ratings
اكتب رأيك
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
بقي1 عنصر فقط في المخزن.
اطلب الآن واحصل عليه حول Sunday, نوفمبر 01
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
اشتر الآن وادفع لاحقاً
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.
تفاصيل المنتج
- 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 |
وصف المنتج
Step by Step Tutorials on Deep Learning Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI, (Paperback)
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
كيف تتسوق Step by Step Tutorials on Deep Learning Using عبر الانترنت من يوباى?
إجابه: من السهل التسوق في Step by Step Tutorials on Deep Learning Using عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك -
سؤال:
هل Step by Step Tutorials on Deep Learning Using متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Saudi Arabia؟
إجابه: نعم ، في يوباي Saudi Arabia هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Step by Step Tutorials on Deep Learning Using غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع. -
سؤال:
كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟
إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.
Rismon Hasiholan Sianipar All Manuals & Guides Editorial Review
لم يتم العثور على مراجعات تحريرية
مراجعات العملاء وتقييماتهم
1 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
100%
-
4 نجمة
0%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري
E
Essam
مشتري موثّق
“Perfect service and fast delivery.”
16 July 2026 · عبر Trustpilot
MG
Mohamed
مشتري موثّق
“We feel very good about the delivery time, and the materials we received matched our order.”
14 July 2026 · عبر Trustpilot
FS
Farrah
مشتري موثّق
“Thank you to the entire Ubuy Team for helping in the delivery of my order # 62608822717. All items were of very good quality. A happy and loyal customer.”
27 August 2026 · عبر Trustpilot
RA
Rizwan
مشتري موثّق
“EXCELLENT SERVICE AND DELIVERED THE ITEM ON TIME & DATE.”
03 September 2026 · عبر Trustpilot
SP
Sheikh
مشتري موثّق
“Nice Products, Good Prices. Great service!”
16 September 2026 · عبر Trustpilot
لماذا تتسوق معنا؟
الخروج الآمن
شحن عالمي
إسترجاع سهل
منتجات أصلية
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
SAR 187
اطلب الآن واحصل عليه حول Sunday, نوفمبر 01
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
بقي1 عنصر فقط في المخزن.
معاملة آمنة
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.