Machine Learning Using TensorFlow

Analisi E Revisione Delle App Android: Machine Learning Using TensorFlow, Sviluppato Da reSolution. Elencato Nella Categoria Istruzione. La Versione Corrente È 1.0, Aggiornata L' 08/01/2019 . Secondo Le Recensioni Degli Utenti Su Google Play: Machine Learning Using TensorFlow. Ottenuto Oltre 6 Mille Installazioni. Machine Learning Using TensorFlow Ha Attualmente Recensioni 42, Valutazione Media 2.2 Stelle

Machine Learning (ML) è lo studio scientifico di algoritmi e modelli statistici che i sistemi informatici utilizzano per migliorare progressivamente le loro prestazioni su un'attività specifica.

Questo tutorial fornisce varie applicazioni di ML usando TensorFlow.

Tensorflow ™ è una libreria di software open source per la calcolo numerico ad alta prestazione. La sua architettura flessibile consente una facile distribuzione del calcolo su una varietà di piattaforme (CPU, GPU, TPU) e dai desktop ai cluster di server ai dispositivi mobili e Edge. Originariamente sviluppato da ricercatori e ingegneri del team di Google Brain all'interno dell'organizzazione AI di Google, viene fornito con un forte supporto per l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo e il core di calcolo numerico flessibile è usato in molti altri domini scientifici.

Questo tutorial fornisce le seguenti applicazioni:
1) Classificazione di base
Questa guida è un modello di rete neurale per classificare le immagini di abbigliamento, Shirts.

2) Classificazione del testo
Questa applicazione classifica le recensioni dei film come positive o negative usando il testo della recensione.

3) Salva e ripristina i modelli
il progresso del modello può essere salvato durante - e dopo - allevamento. Ciò significa che un modello può riprendere da dove si è interrotto ed evitare lunghi tempi di allenamento. Questa applicazione fornisce come salvare e ripristinare un modello.

4) Riconoscimento di immagini
Questo tutorial ti insegnerà come utilizzare Inception-V3. Imparerai come classificare le immagini in 1000 classi in Python.

5) riqualificare un'immagine
in questo tutorial, riutilizzeremo le capacità di estrazione delle funzionalità da potenti classificatori di immagini addestrati su ImageNet e semplicemente addestrare un nuovo livello di classificazione in cima.

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