Machine Learning Using TensorFlow

Analyse Et Revue Des Applications Android: Machine Learning Using TensorFlow, Développée Par reSolution. Inscrit Dans La Catégorie Enseignement. La Version Actuelle Est 1.0, Mise À Jour Le 08/01/2019 . Selon Les Avis Des Utilisateurs Sur Google Play: Machine Learning Using TensorFlow. Atteint Plus De 6 Mille Installations. Machine Learning Using TensorFlow A Actuellement 42 Revues, Note Moyenne 2.2 Étoiles

L'apprentissage automatique (ML) est l'étude scientifique des algorithmes et des modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent progressivement pour améliorer leurs performances sur une tâche spécifique.

Ce didacticiel fournit diverses applications de ML à l'aide de TensorFlow.

Tensorflow ™ est une bibliothèque de logiciels open source pour un calcul numérique haute performance. Son architecture flexible permet un déploiement facile de calcul sur une variété de plates-formes (CPU, GPU, TPU) et des ordinateurs de bureau aux grappes de serveurs aux appareils mobiles et bords. Développé à l'origine par des chercheurs et des ingénieurs de l'équipe Google Brain au sein de l'organisation de l'IA de Google, il est livré avec un fort support pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur et le noyau de calcul numérique flexible est utilisé dans de nombreux autres domaines scientifiques.

Ce tutoriel fournit Applications suivantes:
1) Classification de base
Ce guide forme un modèle de réseau de neurones pour classer les images de vêtements, comme des baskets et des chemises.

2) Classification de texte
Cette application classe les critiques de films comme Positif ou négatif en utilisant le texte de la revue.

3) Enregistrer et restaurer les modèles
La progression du modèle peut être enregistrée pendant la formation et après -. Cela signifie qu'un modèle peut reprendre là où il s'était arrêté et éviter de longs temps de formation. Cette application fournit comment enregistrer et restaurer un modèle.

4) Reconnaissance d'images
Ce didacticiel vous apprendra à utiliser la création- v3. Vous apprendrez à classer les images en 1000 classes dans Python.

5) Retourner une image
Dans ce tutoriel, nous réutiliserons les capacités d'extraction de fonctionnalités à partir de puissants classificateurs d'images formés sur ImageNet et entraînerons simplement un Nouvelle couche de classification en haut.