初心者向け TensorFlow チュートリアル: 例で基本を学ぶ
エブリン・クラーク
TensorFlow チュートリアルの概要
この初心者向け TensorFlow チュートリアルでは、TensorFlow の基礎から、線形回帰、分類器、CNN、RNN、自動エンコーダーなどのニューラル ネットワークの作成、トレーニング、評価などの高度なトピックまで、TensorFlow の例を使って説明します。この機械学習 TensorFlow チュートリアルを順番に参照して、TensorFlow を学習する効率を最大限に高めてください。この TensorFlow ディープ ラーニング チュートリアルで、TensorFlow の基本概念を学習してください。
TensorFlowとは何ですか？
Google の TensorFlow はオープンソースであり、最も人気があります 深層学習ライブラリ 研究と生産のためのTensorFlow Python は、データフローと微分可能プログラミングを使用して、ディープ ニューラル ネットワークのトレーニングと推論に重点を置いたさまざまなタスクを実行するシンボリック数学ライブラリです。
TensorFlow コースのシラバス
概要
| 👉 基礎学習 | TensorFlow とは何ですか? 使い方？ - 導入 ＆ Archi構造 |
| 👉 基礎学習 | TensorFLow をダウンロードしてインストールする方法 - Jupyter | Windows/マック |
| 👉 基礎学習 | Jupyter ノートブックのチュートリアル — インストールと使用方法 Jupyter? |
| 👉 基礎学習 | TensorFlow の基本 — テンソル、シェイプ、タイプ、セッション、 Operaトー |
高度なもの
| 👉 基礎学習 | TensorBoard チュートリアル — TensorFlow グラフ可視化 [例] |
| 👉 基礎学習 | Python パンダのチュートリアル — データフレーム、日付範囲、パンダの使用 |
| 👉 基礎学習 | パンダのチートシート — データサイエンスのためのパンダチートシート Python |
| 👉 基礎学習 | CSVデータのインポート — Pandas.read_csv() を使用して CSV データをインポートする |
| 👉 基礎学習 | TensorFlow を使用した線形回帰 — 例で学ぶ |
| 👉 基礎学習 | ファセットおよび相互作用項を使用した線形回帰 — 例で学ぶ |
| 👉 基礎学習 | TensorFlow でのバイナリ分類 — 線形分類器の例 |
| 👉 基礎学習 | 機械学習におけるガウス カーネル — カーネルメソッドの例 |
| 👉 基礎学習 | 人工ニューラルネットワーク (ANN) — TensorFlow サンプル チュートリアル |
| 👉 基礎学習 | TensorFlow CNN 画像分類 — 手順と例で学ぶ |
| 👉 基礎学習 | TensorFlow オートエンコーダー — 深層学習を含むデータセットの例 |
| 👉 基礎学習 | RNN (リカレント ニューラル ネットワーク) チュートリアル — TensorFlow の例 |
| 👉 基礎学習 | PySpark 初心者向けチュートリアル — 例で学ぶ |
| 👉 基礎学習 | Scikit-Learn チュートリアル — インストール方法、 Python Scikit-Learn の例 |
| 👉 基礎学習 | Python NumPy チュートリアル — np.zeros、np.arange、vstack、および hstack |
| 👉 基礎学習 | PyTorch チュートリアル — 回帰、画像分類の例 |
| 👉 基礎学習 | PyTorch 転送 — PyTorch 転移学習チュートリアルと例 |
| 👉 基礎学習 | ケラスのチュートリアル — Kerasとは？インストール方法 Python [例] |
| 👉 基礎学習 | TensorFlow 対 Keras — TensorFlow 対 Keras |
知っている必要があります！
| 👉 基礎学習 | TensorFlow の書籍 — ベスト TensorFlow 書籍 10 冊 |
| 👉 基礎学習 | Tensorflow チュートリアル PDF — 初心者向け Tensorflow チュートリアル PDF をダウンロード |
この TensorFlow チュートリアルでは何を学ぶことができますか?
このTensorFlow 2.0チュートリアルでは、TensorFlowの紹介、アーキテクチャ、TensorFlowのダウンロードとインストール方法、TensorBoardなど、TensorFlowの基本と高度な概念を学びます。 Python Pandas、線形回帰、カーネル法、ニューラルネットワーク、オートエンコーダー、RNN など。
この TensorFlow チュートリアルには前提条件はありますか?
このオンラインTensorflow Python チュートリアルはTensorFlowの経験がほとんどない初心者向けに設計されています。 Python 必要とされている。
この TensorFlow チュートリアルは誰を対象としていますか?
このTensorFlowディープラーニングチュートリアルは、TensorFlow、機械学習、ディープラーニング、およびより高度な概念についての知識を習得したい初心者向けです。このチュートリアルは、 Python 研究開発目的の開発者 機械学習 と 深層学習 TensorFlowを使用して Python.
TensorFlow を学ぶ必要があるのはなぜですか?
TensorFlow は、機械学習やディープラーニングのアプリケーションで広く好まれているフレームワークであり、ディープラーニングの強力な基盤を構築することもできます。さらに、世界中の多くの大企業で広く使用されているため、候補者には給与の見通しが良い膨大な数の就職機会があります。したがって、就職または追加の知識を得るために TensorFlow を学習することは、候補者にとって有益です。
