Diplôme en Machine pratique Learning avec Tensor Flow

Ce cours en ligne gratuit en apprentissage machine pratique avec TensorFlow va commencer par vous présenter le concept de l'apprentissage automatique et la présentation de TensorFlow. Vous en apprendrez davantage sur les étapes du processus d'apprentissage automatique, la régression logistique et la perte de remords dans l'apprentissage automatique. Vous serez également introduit dans les dégradé de dégradé, les variations de descente en dégradé, la visualisation d'apprentissage automatique ainsi que la matrice de confusion.

Le cours introduit ensuite le concept des tenseurs et leur pertinence. Vous en apprendrez davantage sur les fondements mathématiques de l'apprentissage profond. Vous apprendrez également à construire des pipelines de données pour TensorFlow ainsi que le traitement de texte avec TensorFlow. Ensuite, vous serez introduit dans les modèles d'apprentissage automatique, la classification de texte, le surajustement, le sous-ajustement, la régression et l'architecture du modèle de réseau neuronal.

Le cours explique ensuite la signification du réseau neuronal de convolution et de l'apprentissage du transfert. Vous en apprendrez également sur la mise en commun et la classification et la visualisation d'images. Ce cours explique en grand détail l'estimateur de l'estimateur, les arbres boosté ainsi que les intégrations de mots et son application. Ce cours explique également la personnalisation de TensorFlow, l'écriture d'une couche personnalisée ainsi que la formation distribuée de Tensorflow.