Machine Learning Using TensorFlow PRO

Analiza I Recenzja Aplikacji Na Androida: Machine Learning Using TensorFlow PRO, 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 PRO. Osiągnięto W Przypadku Instalacji 2 X 7. Machine Learning Using TensorFlow PRO Ma Obecnie 1 Recenzji, Średnia Ocena 5.0 Gwiazdek

uczenie maszynowe (ml) to naukowe badanie algorytmów i modeli statystycznych używanych przez systemy komputerowe do stopniowej poprawy wydajności określonego zadania.

w tym samouczku przedstawiono różne zastosowania ml przy użyciu tensorflow.

tensorflow™ to biblioteka oprogramowania typu open source do wysokowydajnych obliczeń numerycznych. jego elastyczna architektura umożliwia łatwe wdrażanie obliczeń na różnych platformach (cpus, gpus, tpus) – od komputerów stacjonarnych, przez klastry serwerów, po urządzenia mobilne i brzegowe. pierwotnie opracowany przez badaczy i inżynierów z zespołu Google mózg w organizacji Google AI, zapewnia silne wsparcie dla uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, a elastyczny rdzeń obliczeń numerycznych jest używany w wielu innych dziedzinach nauki.

ten samouczek zawiera następujące zastosowania:
1)podstawowa klasyfikacja
ten przewodnik uczy model sieci neuronowej w celu klasyfikowania obrazów odzieży, np. tenisówek i koszul.

2)klasyfikacja tekstowa
ta aplikacja klasyfikuje recenzje filmów jako pozytywne lub pozytywne negatywnie, korzystając z tekstu recenzji.

3)zapisz i przywróć modele
postęp modelu można zapisać w trakcie – i po – szkoleniu. oznacza to, że model może zostać wznowiony od miejsca, w którym został przerwany, i pozwala uniknąć długiego czasu szkolenia. Ta aplikacja umożliwia zapisanie i przywrócenie modelu.

4)Rozpoznawanie obrazu
w tym samouczku dowiesz się, jak korzystać z wersji Inception-v3. dowiesz się, jak klasyfikować obrazy na 1000 klas w Pythonie.

5) przeszkolić obraz
w tym samouczku ponownie wykorzystamy możliwości ekstrakcji cech z potężnych klasyfikatorów obrazów przeszkolonych w imagenet i po prostu przeszkolimy nową warstwę klasyfikacji na wierzchu.