Учебное пособие по TensorFlow для начинающих: изучите основы на примере
Эвелин Кларк
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
| 👉 Lessна 1 | Что такое ТензорФлоу? Как это работает? - Введение & Archiтекстура |
| 👉 Lessна 2 | Как скачать и установить TensorFlow - Jupyter | Windows/Мак |
| 👉 Lessна 3 | Jupyter Учебное пособие по ноутбуку — Как установить и использовать Jupyter? |
| 👉 Lessна 4 | Основы TensorFlow — Тензор, Форма, Тип, Сеансы и OperaTORs |
Расширенный материал
| 👉 Lessна 1 | Учебное пособие по TensorBoard — Визуализация графика TensorFlow [Пример] |
| 👉 Lessна 2 | Python Учебник по пандам — DataFrame, диапазон дат, использование Pandas |
| 👉 Lessна 3 | Шпаргалка по пандам - Шпаргалка Pandas по науке о данных в Python |
| 👉 Lessна 4 | Импорт данных CSV — Импортируйте данные CSV с помощью Pandas.read_csv(). |
| 👉 Lessна 5 | Линейная регрессия с TensorFlow — Учитесь на примере |
| 👉 Lessна 6 | Линейная регрессия с аспектом и термином взаимодействия — Учитесь на примере |
| 👉 Lessна 7 | Бинарная классификация в TensorFlow — Пример линейного классификатора |
| 👉 Lessна 8 | Гауссово ядро в машинном обучении — Примеры методов ядра |
| 👉 Lessна 9 | Искусственная нейронная сеть (ИНС) — Пример руководства по TensorFlow |
| 👉 Lessна 10 | Классификация изображений TensorFlow CNN — Учитесь с помощью шагов и примеров |
| 👉 Lessна 11 | Автоэнкодер TensorFlow — Набор данных с примером глубокого обучения |
| 👉 Lessна 12 | Учебное пособие по RNN (рекуррентной нейронной сети) — Пример TensorFlow |
| 👉 Lessна 13 | PySpark Учебник для начинающих — Учитесь на ПРИМЕРАХ |
| 👉 Lessна 14 | Учебное пособие по Scikit-Learn — Как установить, Python Пример Scikit-Learn |
| 👉 Lessна 15 | Python Учебное пособие по NumPy — np.zeros, np.arange, vstack и hstack |
| 👉 Lessна 16 | Учебник по PyTorch — Регрессия, пример классификации изображений |
| 👉 Lessна 17 | Перенос через PyTorch - Учебное пособие по переносу обучения PyTorch с примерами |
| 👉 Lessна 18 | Керас Учебник — Что такое Керас? Как установить в Python [Пример] |
| 👉 Lessна 19 | TensorFlow против Кераса — TensorFlow против Кераса |
Должен знать!
| 👉 Lessна 1 | Книги о TensorFlow — 10 лучших книг TensorFlow |
| 👉 Lessна 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, архитектура, как загрузить и установить TensorFlow, TensorBoard, Python Панды, линейная регрессия, методы ядра, нейронные сети, автоэнкодер, RNN и т. д.
Есть ли какие-либо предварительные условия для этого руководства по TensorFlow?
Этот онлайн-тензорный поток Python Учебное пособие предназначено для новичков с небольшим опытом работы с TensorFlow или вообще без него. Хотя базовое понимание Python не требуется.
Для кого предназначено это руководство по TensorFlow?
Это руководство по TensorFlow Deep Learning предназначено для новичков, которые хотят получить знания о TensorFlow, машинном обучении, глубоком обучении и более продвинутых концепциях. Это руководство также помогает Python разработчиков для целей исследований и разработок в Машинное обучение и Глубокое обучение с TensorFlow, используя Python.
Почему вам следует изучить TensorFlow?
TensorFlow — это широко предпочитаемая среда для приложений машинного и глубокого обучения, а также позволяющая создать прочную основу 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.
