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Modelos De Aprendizagem De Máquina De Fluxo De Tensor

Conheça a construção de modelos de aprendizado de máquina, dutos de dados e processamento de texto neste curso online gratuito.

Publisher: NPTEL
Este curso online gratuito sobre modelos de aprendizado de máquina Tensor Flow irá apresentá-lo às principais operações em tensores no contexto do aprendizado profundo. Você também será introduzido em construção de pipeline de dados para Tensorflow e processamento de texto com Tensorflow. Você também será apresentado aos diferentes métodos A API TensorFlow pode ser usada para construir modelos de aprendizado de máquina bem como o conceito e a importância de salvar e restaurar modelos.
Modelos De Aprendizagem De Máquina De Fluxo De Tensor
  • Duração

    4-5 Horas
  • Students

    477
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Este curso online gratuito em modelos de aprendizado de máquina de Tensor Flow irá começar introduzindo você aos aspectos matemáticos do aprendizado profundo. Você também será apresentado aos tensores encontrados na prática de aprendizado de máquina, as principais operações de tensor em aprendizagem profunda e o básico de treinamento e regularização em deep learning. Este curso explica como construir pipelines de entrada para TensorFlow e os vários métodos de criação de datasets.

O curso então introduz o processo para processamento de texto com Tensorflow. Você também aprenderá sobre o conceito de tokenização, a função de tokenizadores, incorporações, operações de texto e a conversão de strings. Em seguida, você aprenderá como carregar texto em datasets, codificar datasets em números e como construir um conjunto de vocabulário.

O curso então explica como construir um modelo de rede neural para uma tarefa de classificação de imagem usando a API Tensorflow Keras. Você também aprenderá sobre a rede neural de avanço de ração e o conjunto de dados MNIST de moda. Este curso analisa o processo e a significância da construção de modelos para dados estruturados usando API TensorFlow. Você também aprenderá sobre os tipos de colunas do recurso e demonstrará como transformar uma coluna a partir do quadro de dados.

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