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Modèles d'apprentissage Tensor Flow Machine

Découvrez les modèles d'apprentissage machine, les pipelines de données et le traitement de texte dans ce cours en ligne gratuit.

Publisher: NPTEL
Ce cours en ligne gratuit sur les modèles d'apprentissage automatique Tensor Flow vous présentera les opérations clés sur les tenseurs dans le contexte de l'apprentissage profond. Vous serez également introduit dans la construction de pipeline de données pour Tensorflow et le traitement de texte avec Tensorflow. Vous serez également introduit aux différentes méthodes TensorFlow API peut être utilisé pour construire des modèles d'apprentissage machine ainsi que le concept et l'importance de l'épargne et de la restauration de modèles.
Modèles d'apprentissage Tensor Flow Machine
  • Durée

    4-5 Heures
  • Students

    436
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Ce cours en ligne gratuit dans les modèles d'apprentissage automatique Tensor Flow va commencer par vous présenter les aspects mathématiques de l'apprentissage profond. Vous serez également introduit dans les tenseurs rencontrés dans la pratique de l'apprentissage automatique, les principales opérations tensorielles dans l'apprentissage profond et les bases de la formation et de la régularisation dans l'apprentissage profond. Ce cours explique comment générer des pipelines d'entrée pour TensorFlow et les différentes méthodes de création de jeux de données.

Le cours introduit ensuite le processus de traitement de texte avec Tensorflow. Vous en apprendrez également sur le concept de "tokenisation", la fonction des "tokenizers", l'intégration, les opérations de texte et la conversion des cordes. Ensuite, vous allez apprendre à charger du texte dans des jeux de données, à encoder des fichiers en nombres et à créer un ensemble de vocabulaire.

Le cours explique ensuite comment construire un modèle de réseau neuronal pour une tâche de classification d'image à l'aide de l'API Tensorflow Keras. Vous allez également découvrir le réseau neuronal feed-forward et le jeu de données mode MNIST. Ce cours analyse le processus et l'importance des modèles de construction pour les données structurées à l'aide de l'API TensorFlow. Vous allez également découvrir les types de colonnes de fonction et montrer comment transformer une colonne à partir du cadre de données.

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