Machine Learning Using TensorFlow

Анализ И Обзор Приложения Android: Machine Learning Using TensorFlow, Разработанный reSolution. Перечислен В Категории Образование. Текущая Версия-1.0, Обновленная На 08/01/2019 . Согласно Обзорам Пользователей В Google Play: Machine Learning Using TensorFlow. Достигнуто Более 6 Тысяча Установок. Machine Learning Using TensorFlow В Настоящее Время Имеет 42 Обзоров, Средний Рейтинг 2.2 Звезд

Машинное обучение (ML) - это научное исследование алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для постепенного улучшения их производительности по конкретной задаче.

Этот учебник предоставляет различные приложения ML с использованием TensorFlow.

TensorFlow ™ является библиотекой программного обеспечения с открытым исходным исходным исходным исходным исходным и для высокопроизводительной численной вычислительной работы. Его гибкая архитектура обеспечивает легкое развертывание вычислений на различных платформах (процессоры, графические процессоры, TPU), а также от настольных компьютеров до кластеров серверов до мобильных и краевых устройств. Первоначально разработанный исследователями и инженерами из команды Google Brain в организации Google AI, он обеспечивает сильную поддержку для машинного обучения и глубокого обучения, а ядро ​​гибких численных вычислений используется во многих других научных доменах.

Этот учебник предоставляет следующие приложения:
1) Базовая классификация
Руководящие поездка. рубашки.

2) Текстовая классификация
Это приложение классифицирует обзоры фильмов как положительные или отрицательные, используя текст обзора.

3) Сохранить и восстановить модели
Прогресс модели может быть сохранен во время - и после - обезвредить. Это означает, что модель может возобновить, когда она остановилась и избегает длительного времени обучения. Это приложение обеспечивает, как сохранить и восстановить модель.

4) распознавание изображений
Этот учебник научит вас, как использовать incetion-v3. Вы узнаете, как классифицировать изображения в 1000 классов в Python.

5) переосмыслить изображение
В этом уроке мы повторно используем возможности извлечения функций из мощных классификаторов изображений, обученных на ImageNet, и просто обучите новый классификационный слой на вершине.