초보자를 위한 TensorFlow 튜토리얼: 예제를 통해 기본 학습

TensorFlow 튜토리얼 요약


초보자를 위한 이 TensorFlow 튜토리얼에서는 TensorFlow 예제를 사용하여 선형 회귀, 분류기, CNN, RNN, 자동 인코더 등과 같은 신경망 생성, 훈련 및 평가와 같은 고급 주제를 다루는 TensorFlow 기본 사항을 다룹니다. TensorFlow 학습의 효율성을 최대화하려면 이 기계 학습 TensorFlow 튜토리얼을 순차적으로 하나씩 참조하세요. 이 TensorFlow Deep Learning 튜토리얼을 통해 Tensorflow 기본 개념을 알아보세요.

텐서플로우란?

Google의 TensorFlow는 오픈 소스이며 가장 인기가 높습니다. 딥러닝 라이브러리 연구와 생산을 위해. Python의 TensorFlow는 데이터 흐름과 미분 가능 프로그래밍을 사용하여 심층 신경망의 훈련 및 추론에 초점을 맞춘 다양한 작업을 수행하는 기호 수학 라이브러리입니다.

TensorFlow 과정 강의 계획서

“네 보물 있는 그곳에는 네 마음도 있느니라”

👉 1 강의 텐서플로우란 무엇입니까? 어떻게 작동하나요? - 소개 & Archi강의
👉 2 강의 TensorFlow 다운로드 및 설치 방법 - Jupyter | Windows/맥
👉 3 강의 Jupyter 노트북 튜토리얼 — 설치 및 사용 방법 Jupyter?
👉 4 강의 TensorFlow 기본 사항 — 텐서, 모양, 유형, 세션 및 연산자

고급 재료

👉 1 강의 텐서보드 튜토리얼 — TensorFlow 그래프 시각화 [예시]
👉 2 강의 파이썬 팬더 튜토리얼 — DataFrame, 날짜 범위, Pandas 사용
👉 3 강의 팬더 치트 시트 — Python의 데이터 과학을 위한 Pandas 치트 시트
👉 4 강의 CSV 데이터 가져오기 — Pandas.read_csv()를 사용하여 CSV 데이터 가져오기
👉 5 강의 TensorFlow를 사용한 선형 회귀 — 예를 들어 배우기
👉 6 강의 패싯 및 상호 작용 항을 사용한 선형 회귀 — 예를 들어 배우기
👉 7 강의 TensorFlow의 이진 분류 — 선형 분류기의 예
👉 8 강의 기계 학습의 가우스 커널 — 커널 방법 예
👉 9 강의 인공 신경망(ANN) — TensorFlow 예제 튜토리얼
👉 10 강의 TensorFlow CNN 이미지 분류 — 단계 및 예제를 통해 학습
👉 11 강의 TensorFlow 자동 인코더 — 딥러닝 예제가 포함된 데이터세트
👉 12 강의 RNN(반복 신경망) 튜토리얼 — TensorFlow 예
👉 13 강의 PySpark 초보자를 위한 튜토리얼 — 예를 통해 알아보기
👉 14 강의 Scikit-Learn 튜토리얼 — 설치 방법, Python Scikit-Learn 예제
👉 15 강의 Python NumPy 튜토리얼 — np.zeros, np.arange, vstack 및 hstack
👉 16 강의 파이토치 튜토리얼 — 회귀, 이미지 분류 예
👉 17 강의 PyTorch 전송 — 예제가 포함된 PyTorch 전이 학습 튜토리얼
👉 18 강의 케라스 튜토리얼 — 케라스란 무엇인가요? Python으로 설치하는 방법 [예제]
👉 19 강의 TensorFlow 대 Keras — TensorFlow 대 Keras

알아야 해!

👉 1 강의 TensorFlow 도서 — TensorFlow 최고의 도서 10선
👉 2 강의 텐서플로우 튜토리얼 PDF — 초보자를 위한 Tensorflow 튜토리얼 PDF 다운로드

이 TensorFlow 튜토리얼에서 무엇을 배울 수 있나요?

이 TensorFlow 2.0 튜토리얼에서는 TensorFlow 소개와 같은 TensorFlow의 기본 및 고급 개념을 배우게 됩니다. archi강의, TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, 선형 회귀, 커널 방법, 신경망, Autoencoder, RNN 등을 다운로드하고 설치하는 방법.

이 TensorFlow 튜토리얼에 대한 전제조건이 있나요?

이 온라인 Tensorflow Python 튜토리얼은 TensorFlow 경험이 거의 또는 전혀 없는 초보자를 위해 설계되었습니다. 기본적인 이해는 하면서도 Python 필요합니다.

이 TensorFlow 튜토리얼은 누구를 위한 것인가요?

이 TensorFlow 딥 러닝 튜토리얼은 TensorFlow, 머신러닝, 딥 러닝 및 고급 개념에 대한 지식을 얻고자 하는 초보자를 위한 것입니다. 이 튜토리얼은 Python 개발자의 연구 및 개발 목적에도 도움이 됩니다. 기계 학습깊은 학습 Python을 사용하여 TensorFlow를 사용합니다.

왜 TensorFlow를 배워야 할까요?

TensorFlow는 머신러닝 및 딥러닝 애플리케이션을 위해 널리 선호되는 프레임워크이며, 딥러닝을 위한 강력한 기반을 구축할 수도 있습니다. 또한 전 세계적으로 많은 대기업에서 널리 사용되므로 더 나은 급여 전망을 가진 지원자가 이용할 수 있는 취업 기회가 엄청나게 많습니다. 따라서 취업을 하거나 추가 지식을 얻기 위해 TensorFlow를 배우는 것은 지원자에게 유익합니다.