Machine Learning Using TensorFlow PRO

Android App Analysis And Review: Machine Learning Using TensorFlow PRO, 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 PRO. Alcançados Sobre Instalações 174. Atualmente, O Machine Learning Using TensorFlow PRO Possui 1 Críticas, Classificação Média De 5.0 Estrelas

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 diversas aplicações de ml usando tensorflow.

tensorflow™ é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica de alto desempenho. sua arquitetura flexível permite fácil implantação de computação em uma variedade de plataformas (cpus, gpus, tpus) e de desktops a clusters de servidores, até dispositivos móveis e de borda. originalmente desenvolvido por pesquisadores e engenheiros da equipe Google Brain dentro da organização de IA do Google, ele vem com forte suporte para aprendizado de máquina e aprendizado profundo, e o núcleo de computação numérica flexível é usado em muitos outros domínios científicos.

este tutorial fornece os seguintes aplicativos:
1)classificação básica
este guia treina um modelo de rede neural para classificar imagens de roupas, como tênis e camisas.

2)classificação de texto
este aplicativo classifica resenhas de filmes como positivas ou negativas usando o texto do revisão.

3)salvar e restaurar modelos
o progresso do modelo pode ser salvo durante e após o 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 inception-v3. você aprenderá como classificar imagens em 1.000 classes em python.

5)retreinar uma imagem
neste tutorial, reutilizaremos os recursos de extração de recursos de poderosos classificadores de imagens treinados no imagenet e simplesmente treinaremos uma nova camada de classificação na parte superior.

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