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内容简介：本书循序渐进地讲解了TensorFlow大模型开发的核心知识, 并通过具体实例演练了开发TensorFlow大模型程序的方法和流程。全书共14章, 分别讲解了TensorFlow数据集制作、使用机器学习算法制作TensorFlow模型、保存和加载模型、使用深度学习算法制作TensorFlow模型、TensorBoard模型可视化、模型训练与调优详解、基本的模型优化操作、TensorFlow Transform (TFT): 模型数据规范化处理、TensorFlow Data Validation (TFDV): 验证模型数据、Model Remediation: 模型修复、Responsible AI和Fairness Indicators: 评估和改进模型的公平性、Neural Structured Learning (NSL): 改进模型的学习能力和泛化能力、TensorFlow Serving: 优化模型部署、移动机器人智能物体识别系统 (TensorFlow Lite+TensorFlow+Android+iOS)。