Machine Learning Using TensorFlow PRO

Android -App -Analyse En Beoordeling: Machine Learning Using TensorFlow PRO, Ontwikkeld Door reSolution. Vermeld In Onderwijs -Categorie. De Huidige Versie Is 1.0, Bijgewerkt Op 08/01/2019 . Volgens Gebruikersrecensies Op Google Play: Machine Learning Using TensorFlow PRO. Bereikte Meer Dan 174 Installaties. Machine Learning Using TensorFlow PRO Heeft Momenteel 1 Beoordelingen, Gemiddelde Rating 5.0 Sterren

machine learning (ml) is de wetenschappelijke studie van algoritmen en statistische modellen die computersystemen gebruiken om hun prestaties bij een specifieke taak geleidelijk te verbeteren.

deze tutorial biedt verschillende toepassingen van ml met behulp van tensorflow.

tensorflow™ is een open source softwarebibliotheek voor numerieke berekeningen met hoge prestaties. de flexibele architectuur maakt een eenvoudige implementatie van berekeningen mogelijk op verschillende platforms (cpu's, gpu's, tpu's), en van desktops tot serverclusters tot mobiele apparaten en edge-apparaten. oorspronkelijk ontwikkeld door onderzoekers en ingenieurs van het Google Brain-team binnen de AI-organisatie van Google, wordt het geleverd met krachtige ondersteuning voor machine learning en deep learning en wordt de flexibele numerieke rekenkern in veel andere wetenschappelijke domeinen gebruikt.

deze tutorial biedt de volgende toepassingen:
1)basisclassificatie
deze gids traint een neuraal netwerkmodel om afbeeldingen van kleding, zoals sneakers en overhemden, te classificeren.

2)tekstclassificatie
deze applicatie classificeert filmrecensies als positief of negatief met behulp van de tekst van de review.

3)modellen opslaan en herstellen
modelvoortgang kan worden opgeslagen tijdens (en na) de training. dit betekent dat een model kan hervatten waar het gebleven was en lange trainingstijd vermijdt. Deze applicatie laat zien hoe je een model kunt opslaan en herstellen.

4)beeldherkenning
in deze tutorial leer je hoe je inception-v3 gebruikt. Je leert hoe je afbeeldingen kunt classificeren in 1000 klassen in Python.

5)Een afbeelding opnieuw trainen
In deze tutorial zullen we de functie-extractiemogelijkheden hergebruiken van krachtige afbeeldingsclassificatoren die zijn getraind op imagenet en er eenvoudigweg een nieuwe classificatielaag bovenop trainen.