Machine Learning Using TensorFlow PRO

Analiza Și Revizuirea Aplicațiilor Android: Machine Learning Using TensorFlow PRO, Dezvoltată De reSolution. Listat În Categoria Educație. Versiunea Curentă Este 1.0, Actualizată Pe 08/01/2019 . Conform Recenziilor Utilizatorilor De Pe Google Play: Machine Learning Using TensorFlow PRO. Obținut Peste 174 Instalații. Machine Learning Using TensorFlow PRO Are În Prezent 1 Recenzii, Rating Mediu 5.0 Stele

Învățarea automată (ml) este studiul științific al algoritmilor și modelelor statistice pe care sistemele computerizate le folosesc pentru a-și îmbunătăți treptat performanța într-o anumită sarcină.

Acest tutorial oferă diverse aplicații ale ml folosind tensorflow.

tensorflow™ este o bibliotecă de software open source pentru calcul numeric de înaltă performanță. Arhitectura sa flexibilă permite implementarea ușoară a calculelor pe o varietate de platforme (cpus, gpus, tpus) și de la desktopuri la clustere de servere la dispozitive mobile și edge. dezvoltat inițial de cercetători și ingineri din echipa Google Brain din cadrul organizației Google IA, vine cu un suport puternic pentru învățarea automată și învățarea profundă, iar nucleul flexibil de calcul numeric este utilizat în multe alte domenii științifice.

acest tutorial oferă următoarele aplicații:
1)clasificare de bază
acest ghid antrenează un model de rețea neuronală pentru a clasifica imaginile){2#texte{#text} și tricouri. clasificare
această aplicație clasifică recenziile filmelor ca pozitive sau negative folosind textul recenziei.

3)salvarea și restaurarea modelelor
progresul modelului poate fi salvat în timpul și după antrenament. aceasta înseamnă că un model poate relua de unde a rămas și poate evita timpii lungi de antrenament. această aplicație oferă cum să salvați și să restaurați un model.

4)recunoașterea imaginii
acest tutorial vă va învăța cum să utilizați inception-v3. veți învăța cum să clasificați imaginile în 1000 de clase în python.

5)reformați o imagine
în acest tutorial, vom reutiliza capabilitățile de extragere a caracteristicilor de la clasificatoare de imagini puternice antrenate pe imagenet și pur și simplu vom antrena un nou strat de clasificare deasupra.