本書共分 5 方面內(nèi)容 ：基礎(chǔ)知識、關(guān)鍵模塊、算法模型、內(nèi)核揭秘、生態(tài)發(fā)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(xué)習(xí)模型，內(nèi)核揭秘方面主要分析 C++ 內(nèi)核中的通信原理、消息管理機(jī)制等，最后從生態(tài)發(fā)展的角度講解以 TensorFlow 為中心的一套開源大數(shù)據(jù)分析解決方案。本書適合所有對深度學(xué)習(xí)和 TensorFlow 感興趣的開發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析師閱讀。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)注的問題是如何使用算法將未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為可供決策的情報(bào)。這一特性使得機(jī)器學(xué)習(xí)十分適用于大數(shù)據(jù)預(yù)測分析領(lǐng)域?？梢哉f，沒有機(jī)器學(xué)習(xí)，人們幾乎不可能處理和整合當(dāng)今世界的海量信息。另一方面，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個分支，其基本思想是學(xué)習(xí)出多個表示層，作為數(shù)據(jù)的模型。近年來，人們設(shè)計(jì)并開發(fā)了很多性能強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)算法，應(yīng)用于圖像識別、自然語言處理等大量復(fù)雜任務(wù)。深度學(xué)習(xí)算法本質(zhì)上無非是復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種實(shí)現(xiàn)，使其能夠通過對海量數(shù)據(jù)的分析進(jìn)行學(xué)習(xí)。本書基于最新版TensorFlow，介紹深度學(xué)習(xí)中的核心概念。TensorFlow是谷歌2011年發(fā)布的一個開源框架，用于處理數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的問題。自發(fā)布以來，TensorFlow大受歡迎，廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)界、科研領(lǐng)域乃至工業(yè)領(lǐng)域。TensorFlow版本1.0含有統(tǒng)一的API，它提供了恰到好處的靈活性。用戶可以輕松實(shí)現(xiàn)和研究最前沿的算法架構(gòu)，集中精力關(guān)注模型的組織結(jié)構(gòu)，而不用為其中的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)而煩惱。在學(xué)習(xí)本書的過程中，你將通過建模、數(shù)據(jù)收集和轉(zhuǎn)換等實(shí)際操作學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)編程技術(shù)。

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