Начало работы с TensorFlow: создание и обучение моделей глубинного обучения

Глубокий анализ меняет способы решения сложных задач, от распознавания изображений до обработки естественного языка. TensorFlow— одна из самых мощных и широко используемых платформ для создания таких интеллектуальных систем, но начать работу с ней может быть нелегко. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы машинного обучения, понять, как данные перемещаются по сети, и написать чистый, структурированный код TensorFlow для обучения и проверки моделей. Что вы узнаете: - Понять основные концепции глубокого обучения, архитектуру нейронных сетей и операции тензорного типа - Создание и обучение нейронных сетей с использованием Keras Sequential API - Применение методов регуляризации, таких, как отсев и раннее прекращение, для предотвращения чрезмерного приспособления - Внедрение пользовательских обратных вызовов для мониторинга и контроля процесса обучения - Сохранение и загрузка обученных моделей с использованием современных стандартов серийного производства для готовности к производству - Эффективная подготовка и обработка наборов данных с использованием передовой практики загрузки данных Вы начнете с освоения основных терминов машинного обучения и математики тензорных функций, а затем перейдете к построению, компиляции и обучению моделей. По мере продвижения вы изучите стратегии проверки, оптимизацию модели и современные форматы сохранения, чтобы подготовить свои модели к развертыванию в реальном мире. Этот курс предназначен для новичков, разработчиков программного обеспечения и начинающих ученых, которые хотят получить четкое, концептуальное и практическое введение в глубокое обучение без предварительного опыта машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы создать свою первую модель глубинного обучения с TensorFlow.