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Modelos de aprendizaje de máquina de flujo tensor

Conozca los modelos de aprendizaje de máquinas de construcción, las interconexiones de datos y el procesamiento de texto en este curso gratuito en línea.

Data Science
Gratis
Este curso gratuito en línea en los modelos de aprendizaje de máquinas de Tensor Flow le presentará las operaciones clave en los tensores en el contexto del aprendizaje profundo. También se le introducirá en el edificio de interconexión de datos para el proceso de Tensorflow y de texto con Tensorflow. También se le introducirá a los diferentes métodos de la API de TensorFlow se puede utilizar para construir modelos de aprendizaje automático, así como el concepto e importancia de guardar y restaurar modelos.
  • Duración

    4-5 Horas
  • Certificación

  • Responsive

  • Editor

    NPTEL
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

Ver los módulos del curso

Description

Este curso gratuito en línea en los modelos de aprendizaje de máquinas de Tensor Flow comenzará por introducirlo en los aspectos matemáticos del aprendizaje profundo. También se le introducirá a los tensores que se encuentran en la práctica de aprendizaje automático, las operaciones clave de tensor en el aprendizaje profundo y los fundamentos de la formación y la regularización en el aprendizaje profundo. Este curso explica cómo crear interconexiones de entrada para TensorFlow y los diversos métodos de creación de conjuntos de datos.

El curso introduce el proceso para el proceso de texto con Tensorflow. También aprenderás sobre el concepto de tokenización, la función de los tokenizadores, la incrustación, las operaciones de texto y la conversión de cuerdas. A continuación, aprenderá a cargar texto en conjuntos de datos, codificar conjuntos de datos en números y cómo crear un conjunto de vocabulario.

El curso explica cómo crear un modelo de red neuronal para una tarea de clasificación de imágenes utilizando la API de Tensorflow Keras. También aprenderá sobre la red neuronal de avance de alimentación y el conjunto de datos MNIST de moda. Este curso analiza el proceso y la importancia de crear modelos para datos estructurados utilizando la API de TensorFlow. También aprenderá sobre los tipos de columnas de características y demostrará cómo transformar una columna del marco de datos.

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Learning Outcomes

Tras la finalización satisfactoria de este curso, podrá:


  • Discute las operaciones clave en redes neuronales y sus funciones
  • Explicar estrategias basadas en el impulso y sus aplicaciones
  • Analizar los fundamentos matemáticos del aprendizaje profundo
  • Explicar las dos formas distintas de crear conjuntos de datos
  • Explicar el proceso de utilización de la API de TensorFlow para crear un modelo de aprendizaje profundo para los problemas de regresión
  • Discutir   cómo crear modelos para datos estructurados utilizando la API de TensorFlow
  • Listar y explicar los tipos de columnas de características  
  • Definir resumen de modelo

Certification

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