초보자를 위한 TensorFlow 튜토리얼: 예제를 통해 기본 학습
에블린 클라크
TensorFlow 튜토리얼 요약
초보자를 위한 이 TensorFlow 튜토리얼은 TensorFlow 기본 사항을 다루어 선형 회귀, 분류기, CNN, RNN, 자동 인코더 등과 같은 신경망을 만들고, 훈련하고, 평가하는 것과 같은 주제를 TensorFlow 예제와 함께 발전시킵니다. TensorFlow를 배우는 데 최대한의 효과를 얻으려면 이 기계 학습 TensorFlow 튜토리얼을 차례로 참조하세요. 이 TensorFlow 심층 학습 튜토리얼로 TensorFlow 기본 개념을 배우세요.
텐서플로우란?
Google의 TensorFlow는 오픈 소스이며 가장 인기가 높습니다. 딥러닝 라이브러리 연구와 생산을 위해. TensorFlow 입력 Python 데이터 흐름과 미분 가능 프로그래밍을 사용하여 심층 신경망의 훈련 및 추론에 초점을 맞춘 다양한 작업을 수행하는 기호 수학 라이브러리입니다.
TensorFlow 과정 강의 계획서
개요
| 👉 Less1에 | 텐서플로우란 무엇입니까? 어떻게 작동하나요? - 소개 & Archi강의 |
| 👉 Less2에 | TensorFlow 다운로드 및 설치 방법 - Jupyter | Windows/맥 |
| 👉 Less3에 | Jupyter 노트북 튜토리얼 — 설치 및 사용 방법 Jupyter? |
| 👉 Less4에 | TensorFlow 기본 사항 — 텐서, 모양, 유형, 세션 및 Opera토르 |
고급 재료
| 👉 Less1에 | 텐서보드 튜토리얼 — TensorFlow 그래프 시각화 [예시] |
| 👉 Less2에 | Python 팬더 튜토리얼 — DataFrame, 날짜 범위, Pandas 사용 |
| 👉 Less3에 | 팬더 치트 시트 — 데이터 과학을 위한 Pandas 치트 시트 Python |
| 👉 Less4에 | CSV 데이터 가져오기 — Pandas.read_csv()를 사용하여 CSV 데이터 가져오기 |
| 👉 Less5에 | TensorFlow를 사용한 선형 회귀 — 예를 들어 배우기 |
| 👉 Less6에 | 패싯 및 상호 작용 항을 사용한 선형 회귀 — 예를 들어 배우기 |
| 👉 Less7에 | TensorFlow의 이진 분류 — 선형 분류기의 예 |
| 👉 Less8에 | 기계 학습의 가우스 커널 — 커널 방법 예 |
| 👉 Less9에 | 인공 신경망(ANN) — TensorFlow 예제 튜토리얼 |
| 👉 Less10에 | TensorFlow CNN 이미지 분류 — 단계 및 예제를 통해 학습 |
| 👉 Less11에 | TensorFlow 자동 인코더 — 딥러닝 예제가 포함된 데이터세트 |
| 👉 Less12에 | RNN(반복 신경망) 튜토리얼 — TensorFlow 예 |
| 👉 Less13에 | PySpark 초보자를 위한 튜토리얼 — 예를 통해 알아보기 |
| 👉 Less14에 | Scikit-Learn 튜토리얼 — 설치 방법, Python Scikit-Learn 예 |
| 👉 Less15에 | Python NumPy 튜토리얼 — np.zeros, np.arange, vstack 및 hstack |
| 👉 Less16에 | 파이토치 튜토리얼 — 회귀, 이미지 분류 예 |
| 👉 Less17에 | PyTorch 전송 — 예제가 포함된 PyTorch 전이 학습 튜토리얼 |
| 👉 Less18에 | 케라스 튜토리얼 — 케라스란 무엇인가요? 설치 방법 Python [예] |
| 👉 Less19에 | TensorFlow 대 Keras — TensorFlow 대 Keras |
알아야 해!
| 👉 Less1에 | TensorFlow 도서 — 최고의 TensorFlow 도서 10선 |
| 👉 Less2에 | 텐서플로우 튜토리얼 PDF — 초보자를 위한 Tensorflow 튜토리얼 PDF 다운로드 |
이 TensorFlow 튜토리얼에서 무엇을 배울 수 있나요?
이 TensorFlow 2.0 튜토리얼에서는 TensorFlow 소개, 아키텍처, TensorFlow 다운로드 및 설치 방법, TensorBoard와 같은 TensorFlow의 기본 및 고급 개념을 학습합니다. Python Pandas, 선형 회귀, 커널 방법, 신경망, 자동 인코더, RNN 등
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, 머신 러닝, 딥 러닝 및 더 고급 개념에 대한 지식을 얻고자 하는 초보자를 위한 것입니다. 이 튜토리얼은 또한 도움이 됩니다. Python 연구 개발 목적의 개발자 기계 학습 and 깊은 학습 TensorFlow를 사용하여 Python.
왜 TensorFlow를 배워야 할까요?
TensorFlow는 머신 러닝 및 딥 러닝 애플리케이션에 널리 선호되는 프레임워크이며, 딥 러닝을 위한 강력한 기반을 구축할 수도 있습니다. 게다가 전 세계적으로 많은 대기업에서 널리 사용되므로 더 나은 급여 전망을 가진 지원자에게는 엄청난 수의 취업 기회가 있습니다. 따라서 일자리를 얻거나 추가 지식을 얻기 위해 TensorFlow를 배우는 것은 지원자에게 유익합니다.
