千呼萬喚始出來，《機器學習實戰(zhàn)：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第二版正式出來了。很新的書，三天前才被傳到網(wǎng)上，美國亞馬遜都沒開始賣，是一位簡書讀者傳給我的，感謝感謝！！歡迎更多的讀者分享書籍和知識??
（第二部分：深度學習）
（錯字和錯誤有很多，要校對）
第10章 使用Keras搭建人工神經(jīng)網(wǎng)絡
第11章 訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡
第12章 使用TensorFlow自定義模型并訓練
第13章 使用TensorFlow加載和預處理數(shù)據(jù)
第14章 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)深度計算機視覺
第15章 使用RNN和CNN處理序列
第16章 使用RNN和注意力機制進行自然語言處理
第17章 使用自編碼器和GAN做表征學習和生成式學習
第18章 強化學習
第19章 規(guī)?；柧毢筒渴餞ensorFlow模型
下載本書代碼：https://github.com/ageron/handson-ml2
下載本書PDF： https://share.weiyun.com/5N0a4zr
下載本書MOBI：https://share.weiyun.com/5Ly0mY4
美國亞馬遜鏈接：https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1492032646/ref=sr_1_1
第二版的變化
全面使用TensorFlow2是最大的變化，除此之外，作者還詳細記錄了六大改進：
- 第二版覆蓋了更多的機器學習知識，包括：無監(jiān)督學習，訓練深度網(wǎng)絡，計算機視覺，序列處理，自然語言處理；
- 覆蓋更多的庫和API（Keras，Data API，TF-Agents），使用Distribution Strategies API、TF-Serving、Google Cloud AI平臺大規(guī)模訓練和部署TF模型，還簡要介紹了TF Transform、TFLite、TF Addons/Seq2Seq、和TensorFlow.js；
- 討論了一些最近的深度學習研究成果；
- 第二大章的所有代碼都遷移到了TensorFlow 2，能使用Keras就使用Keras API（tf.keras）；
- Scikit-Learn、NumPy、pandas、Matplotlib的代碼都更新了；
- 基于讀者的反饋，修正了部分章節(jié)、改正了錯誤。
下圖是更為詳細的內(nèi)容變化表，出自這個鏈接：點擊鏈接
作者：Aurélien Géron
作者Aurélien Géron，法國人，畢業(yè)于AgroParisTech（1994-1997），曾任Google Youtube視頻分類項目組負責人，創(chuàng)建過多家公司并擔任CTO，也曾在AgroParisTech擔任講師。
Aurélien在谷歌期間（2013年11月 – 2016年4月），正是人工智能發(fā)展最為迅速的時期：2015年11月TensorFlow發(fā)布，16年3月AlphaGo擊敗李世石。此時，他的正式職位是 Lead of YouTube's video classification for Search & Discovery，要對海量視頻資源做機器處理，想必第一時間就能接觸新技術，是人工智能革命中的一線參與者和見證者。
