Machine Learning Using TensorFlow

Android -Appanalys Och Granskning: Machine Learning Using TensorFlow, Utvecklad Av reSolution. Listad I Utbildning -Kategorin. Den Nuvarande Versionen Är 1.0, Uppdaterad 08/01/2019 . Enligt Användare Recensioner På Google Play: Machine Learning Using TensorFlow. Uppnått Över 6 Tusen Installationer. Machine Learning Using TensorFlow Har För Närvarande 42 Recensioner, Genomsnittlig Betyg 2.2 Stjärnor

Machine Learning (ML) är den vetenskapliga studien av algoritmer och statistiska modeller som datorsystem använder för att successivt förbättra deras prestanda på en specifik uppgift.

Denna handledning ger olika applikationer av ML med hjälp av TensorFlow.

TensorFlow ™ är ett öppet källkodsbibliotek för numrering av hög prestanda. Dess flexibla arkitektur möjliggör enkel distribution av beräkning över olika plattformar (CPU: er, GPU: er, TPU: er) och från stationära datorer till kluster av servrar till mobila och kantenheter. originally developed by researchers and engineers from the google brain team within google’s ai organization, it comes with strong support for machine learning and deep learning and the flexible numerical computation core is used across many other scientific domains.

this tutorial provides following applications:
1)basic classification
this guide trains a neural network model to classify images of clothing, like sneakers and skjortor.

2) Textklassificering
Denna applikation klassificerar filmrecensioner som positiva eller negativa med hjälp av texten till recensionen.

3) Spara och återställa modeller
modellens framsteg kan sparas under - och efter -training. Detta innebär att en modell kan återupptas där den slutade och undvika långa träningstider. Denna applikation ger hur du kan spara och återställa en modell.

4) Bildigenkänning
Denna handledning kommer att lära dig hur du använder Inception-V3. Du lär dig hur du klassificerar bilder i 1000 klasser i Python.

5) Omger en bild
I den här handledningen kommer vi att återanvända funktionen Extraktionsfunktioner från kraftfulla bildklassificerare tränade på Illenet och helt enkelt träna ett nytt klassificeringslager på toppen.