Ce cours en ligne gratuit sur les modèles d'apprentissage automatique Tensor Flow commencera par vous présenter les aspects mathématiques de l'apprentissage en profondeur. Vous serez également présenté aux tenseurs rencontrés dans la pratique de l'apprentissage automatique, aux principales opérations des tenseurs dans l'apprentissage en profondeur et aux bases de la formation et de la régularisation dans le domaine de l'apprentissage en profondeur. Ce cours explique comment créer des pipelines d'entrée pour TensorFlow et les différentes méthodes de création de jeux de

Le cours présente ensuite le processus de traitement de texte avec Tensorflow. Vous découvrirez également le concept de tokenisation, la fonction des tokeniseurs, l'intégration, les opérations de texte et la conversion de chaînes. Vous allez ensuite apprendre à charger du texte dans des ensembles de données, à coder des ensembles de données en chiffres et à créer un

Le cours explique ensuite comment créer un modèle de réseau neuronal pour une tâche de classification d'images à l'aide de l'API Tensorflow Keras. Vous découvrirez également le réseau neuronal à anticipation et l'ensemble de données MNIST de la mode. Ce cours analyse le processus et l'importance de la création de modèles pour des données structurées à l'aide de l'API TensorFlow. Vous découvrirez également les types de colonnes d'entités et expliquerez comment transformer une colonne à partir du bloc de données.