Machine Learning Using TensorFlow PRO

Analisis Dan Ulasan Aplikasi Android: Machine Learning Using TensorFlow PRO, Dikembangkan Oleh reSolution. Tercantum Dalam Kategori Pendidikan. Versi Saat Ini Adalah 1.0, Diperbarui Pada 08/01/2019 . Menurut Ulasan Pengguna Di Google Play: Machine Learning Using TensorFlow PRO. Mencapai Lebih Dari 174 Pemasangan. Machine Learning Using TensorFlow PRO Saat Ini Memiliki Ulasan 1, Peringkat Rata -Rata 5.0 Bintang

pembelajaran mesin (ml) adalah studi ilmiah tentang algoritme dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk meningkatkan kinerjanya secara progresif pada tugas tertentu.

tutorial ini menyediakan berbagai aplikasi ml menggunakan tensorflow.
`#}tensorflow™ adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka untuk komputasi numerik berperforma tinggi. arsitekturnya yang fleksibel memungkinkan penerapan komputasi dengan mudah di berbagai platform (cpus, GPU, TPU), dan dari desktop ke cluster server hingga perangkat seluler dan edge. awalnya dikembangkan oleh para peneliti dan insinyur dari tim otak Google dalam organisasi ai Google, ia hadir dengan dukungan kuat untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam serta inti komputasi numerik yang fleksibel digunakan di banyak domain ilmiah lainnya.

tutorial ini menyediakan penerapan berikut:
1)klasifikasi dasar
panduan ini melatih model jaringan saraf untuk mengklasifikasikan gambar pakaian, seperti sepatu kets dan kemeja.

2)klasifikasi teks
aplikasi ini mengklasifikasikan ulasan film sebagai positif atau negatif menggunakan teks dari tinjau.

3)simpan dan pulihkan model
kemajuan model dapat disimpan selama—dan setelah—pelatihan. ini berarti model dapat melanjutkan dari bagian terakhirnya dan menghindari waktu pelatihan yang lama. Aplikasi ini menyediakan cara menyimpan dan memulihkan model.

4)pengenalan gambar
tutorial ini akan mengajari Anda cara menggunakan inception-v3. Anda akan mempelajari cara mengklasifikasikan gambar ke dalam 1000 kelas dengan python.

5)melatih ulang gambar
dalam tutorial ini, kita akan menggunakan kembali kemampuan ekstraksi fitur dari pengklasifikasi gambar canggih yang dilatih di imagenet dan cukup melatih lapisan klasifikasi baru di atasnya.

Read more