TensorFlow-veiledning for nybegynnere: Lær det grunnleggende med eksempel
Oppsummering av TensorFlow veiledning
Denne TensorFlow-opplæringen for nybegynnere dekker grunnleggende TensorFlow for å fremme emner som lineær regresjon, klassifisering, opprette, trene og evaluere et nevralt nettverk som CNN, RNN, autokodere osv. med TensorFlow-eksempler. Se denne Machine Learning TensorFlow-opplæringen, sekvensielt, den ene etter den andre, for maksimal effektivitet for å lære TensorFlow. Lær Tensorflow grunnleggende konsepter med denne TensorFlow Deep Learning-opplæringen.
Hva er TensorFlow?
Googles TensorFlow er en åpen kildekode og mest populær dypt læringsbibliotek for forskning og produksjon. TensorFlow inn Python er et symbolsk matematikkbibliotek som bruker dataflyt og differensierbar programmering for å utføre ulike oppgaver fokusert på trening og inferens av dype nevrale nettverk.
TensorFlow-kurspensum
Introduksjon
👉 Lesspå 1 | Hva er TensorFlow? Hvordan fungerer det? — Introduksjon & Architecture |
👉 Lesspå 2 | Hvordan laste ned og installere TensorFLow - Jupyter | Windows/Mac |
👉 Lesspå 3 | Jupyter Opplæring for notatbok — Hvordan installere og bruke Jupyter? |
👉 Lesspå 4 | Grunnleggende om TensorFlow – Tensor, form, type, økter og Operatorer |
Avanserte ting
👉 Lesspå 1 | TensorBoard opplæring — TensorFlow-grafvisualisering [Eksempel] |
👉 Lesspå 2 | Python Panda-opplæring — DataFrame, datoperiode, bruk av pandaer |
👉 Lesspå 3 | Pandas jukseark — Pandas jukseark for datavitenskap i Python |
👉 Lesspå 4 | Importer CSV-data — Importer CSV-data ved å bruke Pandas.read_csv() |
👉 Lesspå 5 | Lineær regresjon med TensorFlow — Lær med eksempel |
👉 Lesspå 6 | Lineær regresjon med fasett og interaksjonsterm — Lær med eksempel |
👉 Lesspå 7 | Binær klassifisering i TensorFlow — Eksempel på lineær klassifisering |
👉 Lesspå 8 | Gaussisk kjerne i maskinlæring — Eksempler på kjernemetoder |
👉 Lesspå 9 | Artificial Neural Network (ANN) — TensorFlow eksempelopplæring |
👉 Lesspå 10 | TensorFlow CNN bildeklassifisering — Lær med trinn og eksempler |
👉 Lesspå 11 | TensorFlow Autoencoder — Datasett med eksempel på dyp læring |
👉 Lesspå 12 | RNN (Recurrent Neural Network) veiledning — TensorFlow Eksempel |
👉 Lesspå 13 | PySpark Opplæring for nybegynnere — Lær med EKSEMPLER |
👉 Lesspå 14 | Scikit-Learn veiledning - Hvordan installere, Python Scikit-Learn-eksempel |
👉 Lesspå 15 | Python NumPy opplæring — np.zeros, np.arange, vstack og hstack |
👉 Lesspå 16 | PyTorch veiledning — Regresjon, bildeklassifiseringseksempel |
👉 Lesspå 17 | PyTorch Transfer — PyTorch Transfer Learning Tutorial med eksempler |
👉 Lesspå 18 | Keras opplæring – Hva er Keras? Hvordan installere i Python [Eksempel] |
👉 Lesspå 19 | TensorFlow vs Keras — TensorFlow vs Keras |
Må vite!
👉 Lesspå 1 | TensorFlow-bøker — 10 BESTE TensorFlow-bøker |
👉 Lesspå 2 | Tensorflow veiledning pdf — Last ned Tensorflow Tutorial PDF for nybegynnere |
Hva vil jeg lære i denne TensorFlow-veiledningen?
I denne TensorFlow 2.0-opplæringen vil du lære grunnleggende og avanserte konsepter av TensorFlow som TensorFlow-introduksjon, arkitektur, hvordan du laster ned og installerer TensorFlow, TensorBoard, Python Pandaer, lineær regresjon, kjernemetoder, nevrale nettverk, autokoder, RNN, etc.
Er det noen forutsetninger for denne TensorFlow-opplæringen?
Denne nettbaserte Tensorflow Python Veiledningen er designet for nybegynnere med liten eller ingen TensorFlow-erfaring. Selv om grunnleggende forståelse av Python er nødvendig.
Hvem er denne TensorFlow-veiledningen for?
Denne TensorFlow Deep Learning Tutorial er for nybegynnere som ønsker å få kunnskap om TensorFlow, Machine Learning, Deep Learning og mer avanserte konsepter. Denne opplæringen hjelper også Python utviklere for forsknings- og utviklingsformål i Maskinlæring og Dyp læring med TensorFlow ved hjelp av Python.
Hvorfor bør du lære TensorFlow?
TensorFlow er et mye foretrukket rammeverk for Machine Learning og Deep Learning-applikasjoner, og det gjør det også mulig å bygge et sterkt grunnlag for Deep learning. Dessuten er det mye brukt av mange store selskaper over hele verden, så det er et stort antall jobbmuligheter tilgjengelig for kandidater med bedre lønnsutsikter. Derfor er det fordelaktig for en kandidat å lære TensorFlow for enten å få jobb eller få ytterligere kunnskap.