Machine Learning Using TensorFlow PRO

Анализ И Преглед На Приложения За Android: Machine Learning Using TensorFlow PRO, Разработен От reSolution. Изброени В Категория Образование. Текущата Версия Е 1.0, Актуализирана На 08/01/2019 . Според Прегледите На Потребителите В Google Play: Machine Learning Using TensorFlow PRO. Постигнати Над 174 Инсталации. В Момента Machine Learning Using TensorFlow PRO Има 1 Отзива, Средна Оценка 5.0 Звезди

машинното обучение (ml) е научно изследване на алгоритми и статистически модели, които компютърните системи използват, за да подобрят постепенно своята производителност при конкретна задача.

този урок предоставя различни приложения на ml с помощта на tensorflow.

tensorflow™ е софтуерна библиотека с отворен код за високопроизводителни числени изчисления. неговата гъвкава архитектура позволява лесно внедряване на изчисления в различни платформи (cpus, gpus, tpus) и от настолни компютри до клъстери от сървъри до мобилни и крайни устройства. първоначално разработен от изследователи и инженери от екипа на google brain в рамките на организацията за изкуствен интелект на google, той идва със силна поддръжка за машинно обучение и задълбочено обучение, а гъвкавото числено изчислително ядро се използва в много други научни области.

този урок предоставя следните приложения:
1)основна класификация
това ръководство обучава модел на невронна мрежа за класифициране на изображения на дрехи, като маратонки и ризи.

2)текстова класификация
това приложение класифицира рецензиите за филми като положителни или отрицателни, използвайки текста на рецензията.

3)запазване и възстановяване на модели
напредъкът на модела може да бъде запазен по време и след обучение. това означава, че моделът може да възобнови откъдето е спрял и да избегне дълги времена за обучение. това приложение предоставя как да запазите и възстановите модел.

4)разпознаване на изображения
този урок ще ви научи как да използвате inception-v3. ще научите как да класифицирате изображения в 1000 класа в python.

5)преобучете изображение
в този урок ще използваме повторно възможностите за извличане на функции от мощни класификатори на изображения, обучени в imagenet, и просто ще обучим нов класификационен слой отгоре.