Machine Learning Using TensorFlow PRO
การจัดหมวดหมู่ข้อความ การจัดหมวดหมู่รูปภาพ การบันทึกและการกู้คืนโมเดล ml
รายละเอียดแอพ
คำอธิบายแอพ
การวิเคราะห์แอพ Android และการทบทวน: Machine Learning Using TensorFlow PRO พัฒนาโดย reSolution จดทะเบียนในหมวดหมู่ การศึกษา เวอร์ชันปัจจุบันคือ 1.0 อัปเดตเมื่อ 08/01/2019 ตามความเห็นของผู้ใช้ใน Google Play: Machine Learning Using TensorFlow PRO ได้รับการติดตั้งมากกว่า 174 ปัจจุบัน Machine Learning Using TensorFlow PRO มีรีวิว 1 คะแนนเฉลี่ย 5.0 ดาว
แมชชีนเลิร์นนิง (ml) คือการศึกษาทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับอัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติที่ระบบคอมพิวเตอร์ใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในงานเฉพาะอย่างก้าวหน้าบทช่วยสอนนี้นำเสนอแอปพลิเคชันต่างๆ ของ ml โดยใช้เทนเซอร์โฟลว์
tensorflow™ เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขประสิทธิภาพสูง สถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นช่วยให้ปรับใช้การคำนวณได้อย่างง่ายดายบนแพลตฟอร์มที่หลากหลาย (cpus, gpus, tpus) และจากเดสก์ท็อปไปจนถึงคลัสเตอร์ของเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ Edge พัฒนาขึ้นครั้งแรกโดยนักวิจัยและวิศวกรจากทีม Google Brain ภายในองค์กร AI ของ Google โดยมาพร้อมกับการสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก และแกนการคำนวณเชิงตัวเลขที่ยืดหยุ่นถูกนำมาใช้ในโดเมนทางวิทยาศาสตร์อื่นๆ มากมาย
บทแนะนำนี้มีการใช้งานดังต่อไปนี้:
1)การจำแนกประเภทพื้นฐาน
คู่มือนี้จะฝึกโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจัดประเภทรูปภาพของเสื้อผ้า เช่น รองเท้าผ้าใบและเสื้อเชิ้ต
2)การจัดหมวดหมู่ข้อความ
แอปพลิเคชันนี้จัดประเภทบทวิจารณ์ภาพยนตร์ว่าเป็นบวกหรือลบโดยใช้ ข้อความของการทบทวน
3)บันทึกและกู้คืนโมเดล
ความคืบหน้าของโมเดลสามารถบันทึกได้ในระหว่างและหลังการฝึก ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถกลับมาทำงานต่อจากจุดที่ค้างไว้และหลีกเลี่ยงเวลาการฝึกอบรมที่ยาวนาน แอปพลิเคชันนี้มีวิธีบันทึกและกู้คืนโมเดล
4)การจดจำรูปภาพ
บทแนะนำนี้จะสอนวิธีใช้ inception-v3 คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดประเภทรูปภาพออกเป็น 1,000 คลาสใน python
5)ฝึกรูปภาพใหม่
ในบทแนะนำนี้ เราจะนำความสามารถในการแยกฟีเจอร์จากตัวแยกประเภทรูปภาพอันทรงพลังที่ได้รับการฝึกบน imagenet มาใช้ซ้ำ และเพียงฝึกเลเยอร์การจัดหมวดหมู่ใหม่ที่ด้านบนสุด
Changelog / มีอะไรใหม่
v1.0
1)Basic classification
2)Text classification
3)Save and restore models
4)Image Recognition
5)Retrain an Image
1)Basic classification
2)Text classification
3)Save and restore models
4)Image Recognition
5)Retrain an Image