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Diploma in Practical Machine Learning con Tensore Flow

Scopri i fondamentali del machine learning e l'applicazione di TensorFlow in questo corso gratuito online.

Publisher: NPTEL
Questo corso online gratuito sul pratico machine learning e TensorFlow sarà particolarmente utile per le aziende tecnologiche, gli ingegneri informatici. Sarà utile anche per i professionisti dell'Intelligenza Artificiale che si occupano di elaborazione dei dati, nonché di building modello di machine learning. Entro la fine di questo corso, diventerai più familiare con i concetti di TensorFlow, modelli di machine learning e reti neurali.
Diploma in Practical Machine Learning con Tensore Flow
  • Durata

    9-10 Oras
  • Students

    2,795
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Questo corso gratuito online in pratico machine learning con TensorFlow inizierà introducendo il concetto di machine learning e la panoramica di TensorFlow. Imparerai i passi nel processo di apprendimento automatico, la regressione logistica e la perdita di perdita nell'apprendimento automatico. Verranno inoltre introdotti a gradiente discese, variazioni di discesa gradiente, visualizzazione della machine learning oltre a matrice di confusione.

Il corso introduce poi il concetto di tensori e la loro pertinenza. Imparerai i fondamentali matematici del deep learning. Imparerai anche a costruire le pipeline di dati per TensorFlow così come l'elaborazione del testo con TensorFlow. Successivamente verranno introdotti i modelli di machine learning, la classificazione del testo, l'allestimento, l'allestimento, la regressione e l'architettura del modello di rete neurale.

Il corso spiega poi il significato di rete neurale di convoluzione e di apprendimento del trasferimento. Imparerai anche il pooling, e la classificazione e la visualizzazione delle immagini. Questo corso spiega in grande dettaglio le API di estimatore, gli alberi potenziati oltre che le email e la sua applicazione. Questo corso spiega anche la personalizzazione di TensorFlow, scrivendo uno strato personalizzato così come la formazione distribuita Tensorflow.

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