TensorFlow õpetus
Evelyn Clarke
TensorFlow õpetuse kokkuvõte
See TensorFlow õpetus algajatele hõlmab TensorFlow põhitõdesid, et arendada edasi selliseid teemasid nagu lineaarne regressioon, klassifikaator, luua, treenida ja hinnata närvivõrke, nagu CNN, RNN, automaatsed kodeerijad jne, kasutades TensorFlow näiteid. Vaadake seda masinõppe TensorFlow õpetust järjest, üksteise järel, et saavutada TensorFlow õppimise maksimaalne tõhusus. Selle TensorFlow süvaõppe õpetuse abil saate teada Tensorflow põhikontseptsioone.
Mis on TensorFlow?
Google'i TensorFlow on avatud lähtekoodiga ja kõige populaarsem süvaõppe raamatukogu uurimise ja tootmise jaoks. TensorFlow sisse Python on sümboolne matemaatikateek, mis kasutab andmevoogu ja diferentseeritavat programmeerimist erinevate ülesannete täitmiseks, mis on keskendunud sügavate närvivõrkude treenimisele ja järeldustele.
TensorFlow kursuse ainekava
Sissejuhatus
| 👉 Lessaasta 1 | Mis on TensorFlow? Kuidas see töötab? — Sissejuhatus & Architektuur |
| 👉 Lessaasta 2 | Kuidas TensorFLow alla laadida ja installida - Jupyter | Windows/Mac |
| 👉 Lessaasta 3 | Jupyter Märkmiku õpetus - kuidas installida ja kasutada Jupyter? |
| 👉 Lessaasta 4 | TensorFlow põhitõed - tensor, kuju, tüüp, seansid ja Operatorse |
Täiustatud asjad
| 👉 Lessaasta 1 | TensorBoardi õpetus — TensorFlow graafiku visualiseerimine [näide] |
| 👉 Lessaasta 2 | Python Pandade õpetus — DataFrame, kuupäevavahemik, pandade kasutamine |
| 👉 Lessaasta 3 | Panda petuleht - Pandade petuleht andmeteaduse jaoks Python |
| 👉 Lessaasta 4 | Importige CSV-andmed — Importige CSV-andmed, kasutades Pandas.read_csv() |
| 👉 Lessaasta 5 | Lineaarne regressioon TensorFlow'ga — Õppige näitega |
| 👉 Lessaasta 6 | Lineaarne regressioon tahke ja interaktsiooni terminiga — Õppige näitega |
| 👉 Lessaasta 7 | TensorFlow binaarne klassifikatsioon — Lineaarse klassifikaatori näide |
| 👉 Lessaasta 8 | Gaussi kernel masinõppes — Kerneli meetodite näited |
| 👉 Lessaasta 9 | Kunstlik närvivõrk (ANN) — TensorFlow näiteõpetus |
| 👉 Lessaasta 10 | TensorFlow CNN-i kujutiste klassifikatsioon - Õppige sammude ja näidetega |
| 👉 Lessaasta 11 | TensorFlow automaatkooder — Andmekogum süvaõppe näitega |
| 👉 Lessaasta 12 | RNN (recurrent Neural Network) õpetus — TensorFlow näide |
| 👉 Lessaasta 13 | PySpark Õpetus algajatele — Õppige NÄIDETE abil |
| 👉 Lessaasta 14 | Scikit-Learni õpetus - kuidas paigaldada, Python Scikit-Learni näide |
| 👉 Lessaasta 15 | Python NumPy õpetus — np.zeros, np.arange, vstack ja hstack |
| 👉 Lessaasta 16 | PyTorchi õpetus — Regressioon, kujutise klassifitseerimise näide |
| 👉 Lessaasta 17 | PyTorchi ülekanne — PyTorchi ülekande õppimise õpetus koos näidetega |
| 👉 Lessaasta 18 | Kerase õpetus — Mis on Keras? Kuidas sisse installida Python [Näide] |
| 👉 Lessaasta 19 | TensorFlow vs Keras - TensorFlow vs Keras |
Peab teadma!
| 👉 Lessaasta 1 | TensorFlow raamatud — 10 PARIMAT TensorFlow raamatut |
| 👉 Lessaasta 2 | Tensorflow juhendaja PDF — Laadige alla Tensorflow õpetuse PDF algajatele |
Mida ma sellest TensorFlow õpetusest õpin?
Selles TensorFlow 2.0 õpetuses saate teada TensorFlow põhi- ja täiustatud kontseptsioonidest, nagu TensorFlow tutvustus, arhitektuur, kuidas alla laadida ja installida TensorFlow, TensorBoard, Python Pandad, lineaarne regressioon, kerneli meetodid, närvivõrgud, automaatkooder, RNN jne.
Kas selle TensorFlow õpetuse jaoks on mingeid eeltingimusi?
See veebipõhine Tensorflow Python Õpetus on mõeldud algajatele, kellel on vähe või puudub TensorFlow kogemus. Kuigi põhiteadmised Python on nõutud.
Kellele see TensorFlow õpetus on mõeldud?
See TensorFlow süvaõppe õpetus on mõeldud algajatele, kes soovivad saada teadmisi TensorFlow, masinõppe, süvaõppe ja arenenumate kontseptsioonide kohta. Ka see õpetus aitab Python arendajad teadus- ja arendustegevuse eesmärgil Masinõpe ja Sügav õppimine TensorFlow abil Python.
Miks peaksite TensorFlow'd õppima?
TensorFlow on laialdaselt eelistatud raamistik masinõppe ja süvaõppe rakenduste jaoks ning see võimaldab luua ka tugeva aluse süvaõppele. Lisaks kasutavad seda laialdaselt paljud suured ettevõtted üle maailma, seega on paremate palgaväljavaadetega kandidaatidele saadaval suur hulk töövõimalusi. Seetõttu on TensorFlow õppimine kas töö saamiseks või täiendavate teadmiste saamiseks kandidaadile kasulik.
