Machine Learning Using TensorFlow

Analiza I Recenzja Aplikacji Na Androida: Machine Learning Using TensorFlow, Opracowane Przez reSolution. Wymienione W Kategorii Edukacja. Aktualna Wersja To 1.0, Zaktualizowana 08/01/2019 . Według Opinii Użytkowników W Google Play: Machine Learning Using TensorFlow. Osiągnięto W Przypadku Instalacji 2 X 7. Machine Learning Using TensorFlow Ma Obecnie 42 Recenzji, Średnia Ocena 2.2 Gwiazdek

Uczenie maszynowe (ML) to naukowe badanie algorytmów i modeli statystycznych, których systemy komputerowe używają do stopniowej wydajności w określonym zadaniu.

Ten samouczek zapewnia różne aplikacje ML przy użyciu TENSORFLOW.

TENSORFLOW ™ jest biblioteką oprogramowania o wysokiej wydajności. Jego elastyczna architektura umożliwia łatwe wdrażanie obliczeń na różnych platformach (CPU, GPU, TPU) oraz od komputerów stacjonarnych po klastry serwerów po urządzenia mobilne i krawędzi. Pierwotnie opracowane przez naukowców i inżynierów z zespołu Google Brain w organizacji AI Google, ma silne wsparcie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, a elastyczny rdzeń obliczeń numerycznych jest używany w wielu innych dziedzinach naukowych.

Ten samouczek zapewnia następujące aplikacje:
1) Podstawowa klasyfikacja
ten przewodnik trenuje model sieci neuralnej, do klasyfikowania obrazów, takich jak Sniks i Sneaks i Snakers i Koszulki.

2) Klasyfikacja tekstowa
Ta aplikacja klasyfikuje recenzje filmu jako pozytywne lub negatywne za pomocą tekstu recenzji.

3) Zapisz i przywróć modele
Postęp Model można zapisać podczas - i po - i wyrzucaniu. Oznacza to, że model może wznowić miejsce, w którym przerwał i unikał długich czasów treningu. Ta aplikacja zapewnia, jak zapisać i przywrócić model.

4) Rozpoznawanie obrazu
Ten samouczek nauczy Cię, jak korzystać z Inception-V3. Dowiesz się, jak klasyfikować obrazy na 1000 klas w Python.

5) Przekształcenie obrazu
W tym samouczku ponownie wykorzystamy możliwości ekstrakcji funkcji od potężnych klasyfikatorów obrazów przeszkolonych na ImageNet i po prostu wyszkolić nową warstwę klasyfikacji na górze.