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本書共分 5 方面內容 ：基礎知識、關鍵模塊、算法模型、內核揭秘、生態發展。前兩方面由淺入深地介紹了 TensorFlow 平臺，算法模型方面依托 TensorFlow 講解深度學習模型，內核揭秘方面主要分析 C++ 內核中的通信原理、消息管理機制等，最后從生態發展的角度講解以 TensorFlow 為中心的一套開源大數據分析解決方案。本書適合所有對深度學習和 TensorFlow 感興趣的開發人員和數據分析師閱讀。
機器學習關注的問題是如何使用算法將未經處理的原始數據轉化為信息，進而轉化為可供決策的情報。這一特性使得機器學習十分適用于大數據預測分析領域。可以說，沒有機器學習，人們幾乎不可能處理和整合當今世界的海量信息。另一方面，深度學習是機器學習算法的一個分支，其基本思想是學習出多個表示層，作為數據的模型。近年來，人們設計并開發了很多性能強大的深度學習算法，應用于圖像識別、自然語言處理等大量復雜任務。深度學習算法本質上無非是復雜神經網絡的一種實現，使其能夠通過對海量數據的分析進行學習。本書基于最新版TensorFlow，介紹深度學習中的核心概念。TensorFlow是谷歌2011年發布的一個開源框架，用于處理數學、機器學習和深度學習領域的問題。自發布以來，TensorFlow大受歡迎，廣泛應用于學術界、科研領域乃至工業領域。TensorFlow版本1.0含有統一的API，它提供了恰到好處的靈活性。用戶可以輕松實現和研究最前沿的算法架構，集中精力關注模型的組織結構，而不用為其中的數學細節而煩惱。在學習本書的過程中，你將通過建模、數據收集和轉換等實際操作學習深度學習編程技術。
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