The Google JAX Cookbook is a comprehensive guide to using the JAX library, which combines the strengths of TensorFlow and NumPy to perform machine learning and numerical computing tasks. The book covers a wide range of topics, from basic linear algebra to advanced deep learning techniques, and provides practical examples and exercises to help readers master the concepts presented. The book begins by introducing the basics of linear algebra, including vector operations, matrix multiplication, and eigenvalue decomposition. It then delves into more advanced topics such as neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks. The authors also cover topics such as transfer learning, data preprocessing, and model evaluation, providing readers with a solid foundation in machine learning and numerical computing. One of the unique aspects of this book is its focus on combining the strengths of TensorFlow and NumPy. TensorFlow is a powerful deep learning framework that excels at building complex models, while NumPy is a versatile numerical computing library that provides efficient array-based operations. By combining these two libraries, readers can leverage the best of both worlds and develop robust and efficient machine learning models. Throughout the book, the authors provide numerous examples and exercises to help readers reinforce their understanding of the concepts presented. These include practical applications such as image classification, natural language processing, and recommendation systems. The book also includes case studies that demonstrate how JAX can be used in real-world scenarios, such as predicting stock prices or analyzing medical imaging data. In addition to its technical content, the book also touches on the broader implications of technology evolution and the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge.

Google JAX Cookbook - это всеобъемлющее руководство по использованию библиотеки JAX, которая сочетает в себе сильные стороны TensorFlow и NumPy для выполнения задач машинного обучения и численных вычислений. Книга охватывает широкий круг тем, от базовой линейной алгебры до передовых техник глубокого обучения, и содержит практические примеры и упражнения, помогающие читателям освоить представленные концепции. Книга начинается с введения основ линейной алгебры, включая векторные операции, умножение матриц и разложение по собственным значениям. Затем он углубляется в более продвинутые темы, такие как нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети. Авторы также охватывают такие темы, как обучение передаче, предварительная обработка данных и оценка моделей, предоставляя читателям прочную основу для машинного обучения и численных вычислений. Одним из уникальных аспектов этой книги является ее направленность на объединение сильных сторон TensorFlow и NumPy. TensorFlow - это мощный фреймворк для глубокого обучения, который отлично подходит для построения сложных моделей, а NumPy - универсальная библиотека числовых вычислений, обеспечивающая эффективные операции на основе массивов. Комбинируя эти две библиотеки, читатели могут использовать лучшее из обоих миров и разрабатывать надежные и эффективные модели машинного обучения. На протяжении всей книги авторы приводят многочисленные примеры и упражнения, чтобы помочь читателям укрепить свое понимание представленных концепций. К ним относятся практические приложения, такие как классификация изображений, обработка естественного языка и системы рекомендаций. Книга также включает тематические исследования, которые демонстрируют, как JAX можно использовать в реальных сценариях, таких как прогнозирование цен на акции или анализ данных медицинской визуализации. Помимо технического содержания, в книге также затрагиваются более широкие последствия эволюции технологий и необходимость персональной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний.

''