Hướng dẫn TensorFlow cho người mới bắt đầu: Tìm hiểu kiến thức cơ bản qua ví dụ
Evelyn Clarke
Tóm tắt hướng dẫn TensorFlow
Hướng dẫn TensorFlow dành cho người mới bắt đầu này bao gồm các khái niệm cơ bản về TensorFlow để nâng cao các chủ đề như hồi quy tuyến tính, phân loại, tạo, huấn luyện và đánh giá mạng thần kinh như CNN, RNN, bộ mã hóa tự động, v.v. với các ví dụ về TensorFlow. Hãy tham khảo hướng dẫn TensorFlow Machine Learning này, lần lượt, lần lượt, để có hiệu quả tối đa khi học TensorFlow. Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về Tensorflow với hướng dẫn Học sâu về TensorFlow này.
TensorFlow là gì?
TensorFlow của Google là một nguồn mở và phổ biến nhất thư viện học sâu cho hoạt động nghiên cứu và sản xuất. TenorDòng vào Python là một thư viện toán học biểu tượng sử dụng luồng dữ liệu và lập trình vi phân để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau tập trung vào việc đào tạo và suy luận về mạng lưới thần kinh sâu.
Giáo trình khóa học TensorFlow
Giới thiệu
| 👉 Lesstrên 1 | TensorFlow là gì? Làm thế nào nó hoạt động? - Giới thiệu & Archikiến trúc |
| 👉 Lesstrên 2 | Cách tải xuống và cài đặt TensorFlow - Jupyter | Windows/Mac |
| 👉 Lesstrên 3 | Jupyter Hướng dẫn sổ tay — Cách cài đặt và sử dụng Jupyter? |
| 👉 Lesstrên 4 | Khái niệm cơ bản về TensorFlow — Tensor, Hình dạng, Loại, Phiên & Operaxoắn |
nội dung nâng cao
| 👉 Lesstrên 1 | Hướng dẫn sử dụng TensorBoard - Trực quan hóa đồ thị TensorFlow [Ví dụ] |
| 👉 Lesstrên 2 | Python Hướng dẫn về gấu trúc - DataFrame, Phạm vi ngày, Sử dụng Pandas |
| 👉 Lesstrên 3 | Bảng cheat Pandas — Bảng cheat Pandas cho khoa học dữ liệu ở Python |
| 👉 Lesstrên 4 | Nhập dữ liệu CSV — Nhập dữ liệu CSV bằng Pandas.read_csv() |
| 👉 Lesstrên 5 | Hồi quy tuyến tính với TensorFlow - Học với ví dụ |
| 👉 Lesstrên 6 | Hồi quy tuyến tính với khía cạnh và thuật ngữ tương tác - Học với ví dụ |
| 👉 Lesstrên 7 | Phân loại nhị phân trong TensorFlow - Ví dụ về phân loại tuyến tính |
| 👉 Lesstrên 8 | Hạt nhân Gaussian trong học máy - Ví dụ về phương thức hạt nhân |
| 👉 Lesstrên 9 | Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) - Hướng dẫn ví dụ về TensorFlow |
| 👉 Lesstrên 10 | Phân loại hình ảnh CNN TensorFlow — Học với các bước và ví dụ |
| 👉 Lesstrên 11 | Bộ mã hóa tự động TensorFlow — Tập dữ liệu với ví dụ về Deep Learning |
| 👉 Lesstrên 12 | Hướng dẫn về RNN (Mạng thần kinh tái phát) - Ví dụ về TensorFlow |
| 👉 Lesstrên 13 | PySpark Hướng dẫn cho người mới bắt đầu - Học với VÍ DỤ |
| 👉 Lesstrên 14 | Hướng dẫn Scikit-Learn - Cách cài đặt, Python Ví dụ về Scikit-Learn |
| 👉 Lesstrên 15 | Python Hướng dẫn về NumPy — np.zeros, np.arange, vstack và hstack |
| 👉 Lesstrên 16 | Hướng dẫn PyTorch — Hồi quy, Ví dụ phân loại hình ảnh |
| 👉 Lesstrên 17 | Chuyển PyTorch — Hướng dẫn học chuyển giao PyTorch kèm ví dụ |
| 👉 Lesstrên 18 | Hướng dẫn máy ảnh - Keras là gì? Cách cài đặt trong Python [Thí dụ] |
| 👉 Lesstrên 19 | TensorFlow Vs Keras — TensorFlow Vs Keras |
Phải biết!
| 👉 Lesstrên 1 | Sách TensorFlow - 10 cuốn sách TensorFlow TỐT NHẤT |
| 👉 Lesstrên 2 | Hướng dẫn kéo căng PDF - Tải xuống PDF hướng dẫn Tensorflow cho người mới bắt đầu |
Tôi sẽ học được gì trong Hướng dẫn TensorFlow này?
Trong hướng dẫn TensorFlow 2.0 này, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm cơ bản và nâng cao về TensorFlow như giới thiệu về TensorFlow, kiến trúc, cách tải xuống và cài đặt TensorFlow, TensorBoard, Python Gấu trúc, hồi quy tuyến tính, Phương thức hạt nhân, Mạng thần kinh, Bộ mã hóa tự động, RNN, v.v.
Có điều kiện tiên quyết nào cho Hướng dẫn TensorFlow này không?
Tensorflow trực tuyến này Python Hướng dẫn được thiết kế dành cho người mới bắt đầu có ít hoặc không có Kinh nghiệm về TensorFlow. Mặc dù sự hiểu biết cơ bản về Python bắt buộc.
Hướng dẫn TensorFlow này dành cho ai?
Hướng dẫn học sâu TensorFlow này dành cho người mới bắt đầu muốn tìm hiểu về TensorFlow, Học máy, Học sâu và các khái niệm nâng cao hơn. Hướng dẫn này cũng giúp Python nhà phát triển cho mục đích nghiên cứu và phát triển trong Machine Learning và Học kĩ càng với TensorFlow bằng cách sử dụng Python.
Tại sao bạn nên học TensorFlow?
TensorFlow là một framework được ưa thích rộng rãi cho các ứng dụng Machine Learning và Deep Learning, đồng thời nó cũng cho phép xây dựng nền tảng vững chắc cho Deep learning. Hơn nữa, nó được sử dụng rộng rãi bởi nhiều công ty lớn trên toàn thế giới, vì vậy có rất nhiều cơ hội việc làm dành cho những ứng viên có triển vọng lương tốt hơn. Do đó, học TensorFlow để có được việc làm hoặc có thêm kiến thức sẽ có lợi cho ứng viên.
