Machine Learning Using TensorFlow

Android App Analysis And Review: Machine Learning Using TensorFlow, Desenvolvido Por reSolution. Listado Na Categoria Educação. A Versão Atual É 1.0, Atualizada Em 08/01/2019 . De Acordo Com Os Usuários, Avaliações No Google Play: Machine Learning Using TensorFlow. Alcançados Sobre Instalações 6 Mil. Atualmente, O Machine Learning Using TensorFlow Possui 42 Críticas, Classificação Média De 2.2 Estrelas

O aprendizado de máquina (ML) é o estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos que os sistemas de computador usam para melhorar progressivamente seu desempenho em uma tarefa específica.

Este tutorial fornece vários aplicativos de ML usando o TensorFlow. Sua arquitetura flexível permite uma fácil implantação de computação em uma variedade de plataformas (CPUs, GPUs, TPUs) e de desktops a aglomerados de servidores a dispositivos móveis e de ponta. Originados originalmente desenvolvidos por pesquisadores e engenheiros da equipe do Google Brain, na organização de IA do Google, ela vem com um forte suporte para aprendizado de máquina e aprendizado profundo e o núcleo de computação numérico flexível é usado em muitos outros domínios científicos.

Este tutorial fornece a seguinte aplicações para a classificação de figuras para a classificação BASTIFICATION
} e tutorial fornecem um modelo para a rede de figurinos para a rede de figuras para a rede de figuras para a rede de figuras para a rede de figuras para a rede de figuras para a rede de figuras para a rede de figuras para a rede de figuras. Shirts.

2) Classificação de texto
Este aplicativo classifica as revisões de filmes como positivas ou negativas usando o texto da revisão.

3) Salvar e restaurar os modelos
o progresso do modelo pode ser salvo durante - e depois de treinamento. Isso significa que um modelo pode retomar de onde parou e evitar longos tempos de treinamento. Este aplicativo fornece como salvar e restaurar um modelo.

4) Reconhecimento de imagem
Este tutorial ensinará como usar o início-v3. Você aprenderá como classificar as imagens em 1000 classes em Python.

5) Retire uma imagem
Neste tutorial, reutilizaremos os recursos de extração de recursos de classificadores de imagem poderosos treinados no Imagenet e simplesmente treinaremos uma nova camada de classificação por cima.

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