Machine Learning Using TensorFlow PRO

Аналіз І Огляд Додатків Для Android: Machine Learning Using TensorFlow PRO, Розроблено reSolution. Внесено До Категорії Освіта. Поточна Версія 1.0, Оновлено 08/01/2019 . За Відгуками Користувачів На Google Play: Machine Learning Using TensorFlow PRO. Досягнуто Понад 174 Встановлень. Зараз У Machine Learning Using TensorFlow PRO 1 Відгуків, Середня Оцінка 5.0 Зірок

машинне навчання (ml) — це наукове дослідження алгоритмів і статистичних моделей, які комп’ютерні системи використовують для поступового покращення своєї продуктивності при виконанні певного завдання.

цей підручник містить різні застосування ml за допомогою tensorflow.

tensorflow™ — це бібліотека програмного забезпечення з відкритим кодом для високопродуктивних числових обчислень. його гнучка архітектура дозволяє легко розгортати обчислення на різноманітних платформах (cpus, gpus, tpus), від настільних комп’ютерів до кластерів серверів і мобільних і периферійних пристроїв. початково розроблений дослідниками та інженерами з команди Google Brain в рамках організації штучного інтелекту Google, він має потужну підтримку машинного та глибокого навчання, а гнучке числове ядро обчислень використовується в багатьох інших наукових сферах.

цей посібник містить такі програми:
1)базова класифікація
цей посібник тренує модель нейронної мережі для класифікації зображень одягу, як-от кросівок і сорочки.

2)класифікація тексту
ця програма класифікує рецензії на фільми як позитивні чи негативні за допомогою тексту рецензії.

3)зберігати та відновлювати моделі
прогрес моделі можна зберігати під час і після навчання. це означає, що модель може продовжити роботу там, де вона була зупинена, і уникнути тривалого навчання. Ця програма надає, як зберегти та відновити модель.

4) розпізнавання зображень
цей посібник навчить вас, як використовувати inception-v3. ви дізнаєтеся, як класифікувати зображення за 1000 класами в Python.

5)перенавчати зображення
у цьому підручнику ми повторно використаємо можливості вилучення функцій із потужних класифікаторів зображень, навчених у Imagenet, і просто навчимо новий рівень класифікації поверх.