TensorFlow vodič za početnike: naučite osnove na primjeru
Evelyn Clarke
Sažetak vodiča za TensorFlow
Ovaj vodič za TensorFlow za početnike pokriva osnove TensorFlowa za napredovanje u temama kao što su linearna regresija, klasifikator, stvaranje, obuka i procjena neuronske mreže kao što su CNN, RNN, automatski koderi itd. s primjerima TensorFlowa. Pogledajte ovaj vodič za strojno učenje TensorFlow, redom, jedan za drugim, za maksimalnu učinkovitost učenja TensorFlowa. Naučite osnovne koncepte Tensorflowa uz ovaj vodič za duboko učenje TensorFlow.
Što je TensorFlow?
Googleov TensorFlow je open-source i najpopularniji knjižnica dubokog učenja za istraživanje i proizvodnju. TensorFlow in Python simbolička je matematička knjižnica koja koristi tijek podataka i diferencijabilno programiranje za obavljanje različitih zadataka usmjerenih na obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža.
Nastavni plan tečaja TensorFlow
Uvod
| 👍 Lessna 1 | Što je TensorFlow? Kako radi? - Uvod & Architektura |
| 👍 Lessna 2 | Kako preuzeti i instalirati TensorFLow - Jupyter | Windows/Mac |
| 👍 Lessna 3 | Jupyter Vodič za prijenosno računalo — Kako instalirati i koristiti Jupyter? |
| 👍 Lessna 4 | TensorFlow osnove — Tenzor, oblik, vrsta, sesije & Operaulagatelji |
Napredne stvari
| 👍 Lessna 1 | Vodič za TensorBoard — Vizualizacija grafikona TensorFlow [Primjer] |
| 👍 Lessna 2 | Python Vodič za Pande — DataFrame, datumski raspon, korištenje Panda |
| 👍 Lessna 3 | Pandas Cheat Sheet — Pandas Cheat Sheet za podatkovnu znanost u Python |
| 👍 Lessna 4 | Uvezi CSV podatke — Uvezite CSV podatke pomoću Pandas.read_csv() |
| 👍 Lessna 5 | Linearna regresija uz TensorFlow — Učite s primjerom |
| 👍 Lessna 6 | Linearna regresija s izrazom aspekta i interakcije — Učite s primjerom |
| 👍 Lessna 7 | Binarna klasifikacija u TensorFlowu — Primjer linearnog klasifikatora |
| 👍 Lessna 8 | Gaussova jezgra u strojnom učenju — Primjeri metoda jezgre |
| 👍 Lessna 9 | Umjetna neuronska mreža (ANN) — Vodič za primjer TensorFlow |
| 👍 Lessna 10 | TensorFlow CNN Klasifikacija slika — Učite pomoću koraka i primjera |
| 👍 Lessna 11 | Autokoder TensorFlow — Skup podataka s primjerom dubokog učenja |
| 👍 Lessna 12 | Vodič za RNN (rekurentne neuronske mreže). — Primjer TensorFlow |
| 👍 Lessna 13 | PySpark Udžbenik za početnike — Učite uz PRIMJERE |
| 👍 Lessna 14 | Scikit-Learn Vodič — Kako instalirati, Python Scikit-Learn primjer |
| 👍 Lessna 15 | Python NumPy vodič — np.nule, np.arange, vstack i hstack |
| 👍 Lessna 16 | Vodič za PyTorch — Regresija, primjer klasifikacije slike |
| 👍 Lessna 17 | PyTorch prijenos — PyTorch Transfer Learning Tutorial s primjerima |
| 👍 Lessna 18 | Keras udžbenik — Što je Keras? Kako instalirati u Python [Primjer] |
| 👍 Lessna 19 | TensorFlow protiv Kerasa — TensorFlow protiv Kerasa |
Mora znati!
| 👍 Lessna 1 | TensorFlow knjige — 10 NAJBOLJIH TensorFlow knjiga |
| 👍 Lessna 2 | PDF vodič za Tensorflow — Preuzmite Tensorflow Tutorial PDF za početnike |
Što ću naučiti u ovom vodiču za TensorFlow?
U ovom vodiču za TensorFlow 2.0 naučit ćete osnovne i napredne koncepte TensorFlowa kao što su uvod u TensorFlow, arhitektura, kako preuzeti i instalirati TensorFlow, TensorBoard, Python Pande, linearna regresija, kernel metode, neuronske mreže, autokoder, RNN itd.
Postoje li neki preduvjeti za ovaj vodič za TensorFlow?
Ovaj online Tensorflow Python Vodič je osmišljen za početnike s malo ili nimalo iskustva s TensorFlowom. Iako osnovno razumijevanje Python je obavezan.
Za koga je ovaj TensorFlow vodič?
Ovaj TensorFlow vodič za duboko učenje namijenjen je početnicima koji žele steći znanje o TensorFlowu, strojnom učenju, dubokom učenju i naprednijim konceptima. Ovaj vodič također pomaže Python programeri za potrebe istraživanja i razvoja u Strojno učenje i Duboko učenje uz korištenje TensorFlow-a Python.
Zašto biste trebali naučiti TensorFlow?
TensorFlow je široko preferirani okvir za aplikacije strojnog i dubokog učenja, a također omogućuje izgradnju jakih temelja za duboko učenje. Štoviše, naširoko ga koriste mnoge velike tvrtke diljem svijeta, tako da postoji ogroman broj radnih mjesta dostupnih kandidatima s boljim izgledima za plaću. Stoga je učenje TensorFlowa za dobivanje posla ili stjecanje dodatnih znanja korisno za kandidata.
