Modelos de aprendizaje de máquina de flujo tensor

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.