Учебное пособие по TensorFlow для начинающих: изучите основы на примере

Краткое описание руководства TensorFlow


В этом руководстве по TensorFlow для начинающих рассматриваются основы TensorFlow для изучения таких тем, как линейная регрессия, классификатор, создание, обучение и оценка нейронных сетей, таких как CNN, RNN, автоматические кодировщики и т. д., с примерами TensorFlow. Просматривайте это руководство по машинному обучению TensorFlow последовательно, одно за другим, для максимальной эффективности изучения TensorFlow. Изучите основные понятия Tensorflow с помощью этого руководства по глубокому обучению TensorFlow.

Что такое ТензорФлоу?

TensorFlow от Google — это самый популярный и открытый исходный код. библиотека глубокого обучения для исследований и производства. TensorFlow в Python — это символьная математическая библиотека, которая использует поток данных и дифференцируемое программирование для выполнения различных задач, направленных на обучение и вывод глубоких нейронных сетей.

Программа курса TensorFlow

Введение

👉 Урок 1 Что такое ТензорФлоу? Как это работает? - Введение & Archiтекстура
👉 Урок 2 Как скачать и установить TensorFlow - Jupyter | Windows/Мак
👉 Урок 3 Jupyter Учебное пособие по ноутбуку — Как установить и использовать Jupyter?
👉 Урок 4 Основы TensorFlow — Тензор, форма, тип, сеансы и операторы

Расширенный материал

👉 Урок 1 Учебное пособие по TensorBoard — Визуализация графика TensorFlow [Пример]
👉 Урок 2 Учебник Python Pandas — DataFrame, диапазон дат, использование Pandas
👉 Урок 3 Шпаргалка по пандам - Шпаргалка Pandas по науке о данных в Python
👉 Урок 4 Импорт данных CSV — Импортируйте данные CSV с помощью Pandas.read_csv().
👉 Урок 5 Линейная регрессия с TensorFlow — Учитесь на примере
👉 Урок 6 Линейная регрессия с аспектом и термином взаимодействия — Учитесь на примере
👉 Урок 7 Бинарная классификация в TensorFlow — Пример линейного классификатора
👉 Урок 8 Гауссово ядро ​​в машинном обучении — Примеры методов ядра
👉 Урок 9 Искусственная нейронная сеть (ИНС) — Пример руководства по TensorFlow
👉 Урок 10 Классификация изображений TensorFlow CNN — Учитесь с помощью шагов и примеров
👉 Урок 11 Автоэнкодер TensorFlow — Набор данных с примером глубокого обучения
👉 Урок 12 Учебное пособие по RNN (рекуррентной нейронной сети) — Пример TensorFlow
👉 Урок 13 PySpark Учебник для начинающих — Учитесь на ПРИМЕРАХ
👉 Урок 14 Учебное пособие по Scikit-Learn — Как установить, пример Python Scikit-Learn
👉 Урок 15 Учебное пособие по Python NumPy — np.zeros, np.arange, vstack и hstack
👉 Урок 16 Учебник по PyTorch — Регрессия, пример классификации изображений
👉 Урок 17 Перенос через PyTorch - Учебное пособие по переносу обучения PyTorch с примерами
👉 Урок 18 Керас Учебник — Что такое Керас? Как установить на Python [Пример]
👉 Урок 19 TensorFlow против Кераса — TensorFlow против Кераса

Должен знать!

👉 Урок 1 Книги о TensorFlow — 10 ЛУЧШИХ книг по TensorFlow
👉 Урок 2 Учебное пособие по Tensorflow PDF — Загрузите PDF-руководство по Tensorflow для начинающих.

Чему я научусь в этом руководстве по TensorFlow?

В этом руководстве по TensorFlow 2.0 вы изучите базовые и расширенные концепции TensorFlow, такие как введение в TensorFlow, architecture, как загрузить и установить TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, линейную регрессию, методы ядра, нейронные сети, автоэнкодер, RNN и т. д.

Есть ли какие-либо предварительные условия для этого руководства по TensorFlow?

Это онлайн-руководство по Tensorflow Python предназначено для новичков, практически не имеющих опыта работы с TensorFlow. Хотя базовое понимание Питон не требуется.

Для кого предназначено это руководство по TensorFlow?

Это руководство по глубокому обучению TensorFlow предназначено для новичков, которые хотят получить знания о TensorFlow, машинном обучении, глубоком обучении и более продвинутых концепциях. Это руководство также помогает разработчикам Python в целях исследований и разработок в Машинное обучение и Глубокое обучение с TensorFlow с использованием Python.

Почему вам следует изучить TensorFlow?

TensorFlow — это широко предпочитаемая среда для приложений машинного и глубокого обучения, а также позволяющая создать надежную foundation для глубокого обучения. Более того, он широко используется многими крупными компаниями по всему миру, поэтому для кандидатов с лучшими перспективами заработной платы доступно огромное количество вакансий. Поэтому изучение TensorFlow для того, чтобы устроиться на работу или получить дополнительные знания, выгодно кандидату.