Підручник TensorFlow для початківців: вивчення основ на прикладі
Евелін Кларк
Підсумок підручника TensorFlow
Цей підручник TensorFlow для початківців охоплює основи TensorFlow, щоб розвивати такі теми, як лінійна регресія, класифікатор, створювати, навчати та оцінювати нейронні мережі, такі як CNN, RNN, автоматичні кодери тощо, за допомогою прикладів TensorFlow. Ознайомтеся з цим посібником із машинного навчання TensorFlow, послідовно, один за одним, щоб отримати максимальну ефективність вивчення TensorFlow. Ознайомтеся з основними поняттями Tensorflow за допомогою цього підручника з глибокого навчання TensorFlow.
Що таке TensorFlow?
TensorFlow від Google є відкритим і найпопулярнішим бібліотека глибокого навчання для науково-виробничої діяльності. TensorFlow in Python це символічна математична бібліотека, яка використовує потік даних і диференційоване програмування для виконання різноманітних завдань, зосереджених на навчанні та висновках глибоких нейронних мереж.
Програма курсу TensorFlow
Вступ
| 👉 Lessна 1 | Що таке TensorFlow? Як це працює? — Вступ & Archiтектура |
| 👉 Lessна 2 | Як завантажити та встановити TensorFLow - Jupyter | Windows/Мак |
| 👉 Lessна 3 | Jupyter Підручник для ноутбуків — Як встановити та використовувати Jupyter? |
| 👉 Lessна 4 | Основи TensorFlow — Тензор, форма, тип, сесії та Operaторс |
Розширений матеріал
| 👉 Lessна 1 | Підручник TensorBoard — Візуалізація графіка TensorFlow [Приклад] |
| 👉 Lessна 2 | Python Підручник Pandas — DataFrame, діапазон дат, використання Pandas |
| 👉 Lessна 3 | Шпаргалка Pandas — Шпаргалка Pandas для Data Science в Python |
| 👉 Lessна 4 | Імпорт даних CSV — Імпорт даних CSV за допомогою Pandas.read_csv() |
| 👉 Lessна 5 | Лінійна регресія з TensorFlow — Вчись на прикладі |
| 👉 Lessна 6 | Лінійна регресія з аспектом і терміном взаємодії — Вчись на прикладі |
| 👉 Lessна 7 | Бінарна класифікація в TensorFlow — Приклад лінійного класифікатора |
| 👉 Lessна 8 | Ядро Гауса в машинному навчанні — Приклади методів ядра |
| 👉 Lessна 9 | Штучна нейронна мережа (ШНМ) — Підручник із прикладом TensorFlow |
| 👉 Lessна 10 | Класифікація зображень TensorFlow CNN — Навчайтеся за кроками та прикладами |
| 👉 Lessна 11 | Автокодер TensorFlow — Приклад набору даних із глибоким навчанням |
| 👉 Lessна 12 | Підручник з RNN (рекурентна нейронна мережа). — Приклад TensorFlow |
| 👉 Lessна 13 | PySpark Підручник для початківців — Вчіться на ПРИКЛАДАХ |
| 👉 Lessна 14 | Підручник Scikit-Learn — Як встановити, Python Приклад Scikit-Learn |
| 👉 Lessна 15 | Python Підручник NumPy — np.zeros, np.arange, vstack і hstack |
| 👉 Lessна 16 | Підручник з PyTorch — Регресія, приклад класифікації зображень |
| 👉 Lessна 17 | Передача PyTorch — Навчальний посібник із передачі PyTorch із прикладами |
| 👉 Lessна 18 | Підручник Keras — Що таке Керас? Як встановити в Python [Приклад] |
| 👉 Lessна 19 | TensorFlow проти Keras — TensorFlow проти Keras |
Треба знати!
| 👉 Lessна 1 | Книги TensorFlow — 10 НАЙКРАЩИХ книг TensorFlow |
| 👉 Lessна 2 | Підручник Tensorflow PDF — Завантажте підручник Tensorflow PDF для початківців |
Що я дізнаюся в цьому підручнику TensorFlow?
У цьому підручнику TensorFlow 2.0 ви дізнаєтесь про базові та розширені концепції TensorFlow, як-от вступ до TensorFlow, архітектура, як завантажити та встановити TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, лінійна регресія, методи ядра, нейронні мережі, автокодер, RNN тощо.
Чи є якісь передумови для цього підручника TensorFlow?
Це онлайн Tensorflow Python Підручник розроблено для початківців із невеликим досвідом TensorFlow або без нього. Хоча базове розуміння Python не потрібно.
Для кого цей підручник TensorFlow?
Цей посібник із глибокого навчання TensorFlow призначений для початківців, які хочуть отримати знання про TensorFlow, машинне навчання, глибоке навчання та більш складні концепції. Цей підручник також допомагає Python розробників для науково-дослідних цілей в машинне навчання та Глибоке навчання за допомогою TensorFlow Python.
Чому варто вивчити TensorFlow?
TensorFlow — це фреймворк, який широко користується перевагою для програм машинного та глибокого навчання, а також дозволяє створити міцну основу для глибокого навчання. Крім того, він широко використовується багатьма великими компаніями по всьому світу, тому існує величезна кількість можливостей працевлаштування для кандидатів із кращими перспективами заробітної плати. Таким чином, вивчення TensorFlow для отримання роботи або отримання додаткових знань є корисним для кандидата.
