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.
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.
Inicio Curso AhoraModules
Interconexiones de datos y proceso de texto
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Interconexiones de datos y proceso de texto-Resultados de aprendizaje
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Matemático fundamental del aprendizaje profundo
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Construcción de interconexiones de datos para Tensorflow I
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Construcción de interconexiones de datos para Tensorflow II
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Construcción de interconexiones de datos para Tensorflow III
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Proceso de texto con Tensorflow
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Resumen de las interconexiones de datos y el proceso de texto-Lección
Creación de modelos de aprendizaje automático
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Modelos de aprendizaje de máquinas de construcción-Resultados de aprendizaje
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Clasificar imagen
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Regresión
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Clasificar datos estructurados
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Clasificación de texto
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Ajuste y sobreajuste
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Guardar y restaurar modelos
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Modelos de aprendizaje de máquinas de construcción-Resumen de lecciones
Evaluación del curso
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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