शुरुआती लोगों के लिए TensorFlow ट्यूटोरियल: उदाहरण के साथ मूल बातें सीखें
TensorFlow ट्यूटोरियल सारांश
शुरुआती लोगों के लिए यह TensorFlow ट्यूटोरियल TensorFlow की मूल बातें से लेकर रैखिक प्रतिगमन, क्लासिफायर, CNN, RNN, ऑटो एनकोडर आदि जैसे न्यूरल नेटवर्क बनाने, प्रशिक्षित करने और मूल्यांकन करने जैसे विषयों को TensorFlow उदाहरणों के साथ कवर करता है। TensorFlow सीखने की अधिकतम प्रभावकारिता के लिए, क्रमिक रूप से, एक के बाद एक, इस मशीन लर्निंग TensorFlow ट्यूटोरियल को देखें। इस TensorFlow डीप लर्निंग ट्यूटोरियल के साथ TensorFlow की बुनियादी अवधारणाओं को जानें।
टेंसरफ्लो क्या है?
गूगल का TensorFlow एक ओपन सोर्स और सबसे लोकप्रिय एप्लीकेशन है। गहन शिक्षण पुस्तकालय अनुसंधान और उत्पादन के लिए TensorFlow Python एक प्रतीकात्मक गणित लाइब्रेरी है जो गहन तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण और अनुमान पर केंद्रित विभिन्न कार्यों को करने के लिए डेटा प्रवाह और विभेदनीय प्रोग्रामिंग का उपयोग करती है।
टेंसरफ्लो कोर्स पाठ्यक्रम
परिचय
👉 Less1 पर | TensorFlow क्या है? यह कैसे काम करता है? - परिचय & Archiटेक्चर |
👉 Less2 पर | TensorFLow को कैसे डाउनलोड और इंस्टॉल करें - Jupyter | Windows/मैक |
👉 Less3 पर | Jupyter नोटबुक ट्यूटोरियल — कैसे स्थापित करें और उपयोग करें Jupyter? |
👉 Less4 पर | TensorFlow मूल बातें — टेंसर, आकार, प्रकार, सत्र और Operaमरोड़ |
उन्नत सामग्री
👉 Less1 पर | टेंसरबोर्ड ट्यूटोरियल — TensorFlow ग्राफ विज़ुअलाइज़ेशन [उदाहरण] |
👉 Less2 पर | Python पांडा ट्यूटोरियल — डेटाफ़्रेम, दिनांक सीमा, पांडा का उपयोग |
👉 Less3 पर | पांडा चीट शीट — डेटा साइंस के लिए पांडा चीट शीट Python |
👉 Less4 पर | CSV डेटा आयात करें — Pandas.read_csv() का उपयोग करके CSV डेटा आयात करें |
👉 Less5 पर | TensorFlow के साथ रैखिक प्रतिगमन — उदाहरण के साथ सीखें |
👉 Less6 पर | पहलू और अंतःक्रिया शब्द के साथ रैखिक प्रतिगमन — उदाहरण के साथ सीखें |
👉 Less7 पर | TensorFlow में बाइनरी वर्गीकरण — रैखिक क्लासिफायर उदाहरण |
👉 Less8 पर | मशीन लर्निंग में गॉसियन कर्नेल — कर्नेल विधि उदाहरण |
👉 Less9 पर | कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) — TensorFlow उदाहरण ट्यूटोरियल |
👉 Less10 पर | TensorFlow CNN छवि वर्गीकरण — चरणों और उदाहरणों के साथ सीखें |
👉 Less11 पर | टेंसरफ्लो ऑटोएनकोडर — डीप लर्निंग उदाहरण के साथ डेटासेट |
👉 Less12 पर | आरएनएन (पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क) ट्यूटोरियल — TensorFlow उदाहरण |
👉 Less13 पर | PySpark शुरुआती लोगों के लिए ट्यूटोरियल — उदाहरणों के साथ सीखें |
👉 Less14 पर | स्किकिट-लर्न ट्यूटोरियल - स्थापित करने के लिए कैसे, Python Scikit-Learn उदाहरण |
👉 Less15 पर | Python NumPy ट्यूटोरियल — np.zeros, np.arange, vstack और hstack |
👉 Less16 पर | पाइटोरेक ट्यूटोरियल — प्रतिगमन, छवि वर्गीकरण उदाहरण |
👉 Less17 पर | पायटॉर्च स्थानांतरण — उदाहरणों के साथ PyTorch ट्रांसफर लर्निंग ट्यूटोरियल |
👉 Less18 पर | केरास ट्यूटोरियल — Keras क्या है? इसे कैसे इनस्टॉल करें Python [उदाहरण] |
👉 Less19 पर | टेंसरफ्लो बनाम केरास — TensorFlow बनाम Keras |
जानना चाहिए!
👉 Less1 पर | TensorFlow पुस्तकें — 10 सर्वश्रेष्ठ TensorFlow पुस्तकें |
👉 Less2 पर | टेन्सरफ्लो ट्यूटोरियल पीडीएफ — शुरुआती लोगों के लिए Tensorflow ट्यूटोरियल पीडीएफ डाउनलोड करें |
इस TensorFlow ट्यूटोरियल में मैं क्या सीखूंगा?
इस TensorFlow 2.0 ट्यूटोरियल में, आप TensorFlow की बुनियादी और उन्नत अवधारणाओं को सीखेंगे जैसे TensorFlow परिचय, आर्किटेक्चर, TensorFlow, TensorBoard को डाउनलोड और इंस्टॉल कैसे करें, Python पांडा, रैखिक प्रतिगमन, कर्नेल विधियां, तंत्रिका नेटवर्क, ऑटोएनकोडर, आरएनएन, आदि।
क्या इस TensorFlow ट्यूटोरियल के लिए कोई पूर्वापेक्षाएँ हैं?
यह ऑनलाइन Tensorflow Python ट्यूटोरियल उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें TensorFlow का बहुत कम या कोई अनुभव नहीं है। हालाँकि बुनियादी समझ Python आवश्यक है।
यह TensorFlow ट्यूटोरियल किसके लिए है?
यह TensorFlow डीप लर्निंग ट्यूटोरियल उन शुरुआती लोगों के लिए है जो TensorFlow, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और अधिक उन्नत अवधारणाओं के बारे में ज्ञान प्राप्त करना चाहते हैं। यह ट्यूटोरियल भी मदद करता है Python अनुसंधान और विकास उद्देश्यों के लिए डेवलपर्स मशीन लर्निंग और गहरी सीख TensorFlow का उपयोग करके Python.
आपको TensorFlow क्यों सीखना चाहिए?
TensorFlow मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए व्यापक रूप से पसंद किया जाने वाला फ्रेमवर्क है, और यह डीप लर्निंग के लिए एक मजबूत आधार बनाने की भी अनुमति देता है। इसके अलावा, दुनिया भर में कई बड़ी कंपनियों द्वारा इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, इसलिए बेहतर वेतन संभावनाओं वाले उम्मीदवारों के लिए बड़ी संख्या में नौकरी के अवसर उपलब्ध हैं। इसलिए, नौकरी पाने या अतिरिक्त ज्ञान प्राप्त करने के लिए TensorFlow सीखना उम्मीदवार के लिए फायदेमंद है।