Machine Learning Using TensorFlow PRO

Phân Tích Và Đánh Giá Ứng Dụng Android: Machine Learning Using TensorFlow PRO, Được Phát Triển Bởi reSolution. Được Liệt Kê Trong Danh Mục Giáo Dục. Phiên Bản Hiện Tại Là 1.0, Được Cập Nhật Vào Ngày 08/01/2019 . Theo Đánh Giá Của Người Dùng Trên Google Play: Machine Learning Using TensorFlow PRO. Đạt Được Hơn 174 Cài Đặt. Machine Learning Using TensorFlow PRO Hiện Có Đánh Giá 1, Xếp Hạng Trung Bình 5.0 Sao

học máy (ml) là nghiên cứu khoa học về các thuật toán và mô hình thống kê mà hệ thống máy tính sử dụng để dần dần cải thiện hiệu suất của chúng đối với một tác vụ cụ thể.

hướng dẫn này cung cấp nhiều ứng dụng khác nhau của ml bằng cách sử dụng tensorflow.

tensorflow™ là một thư viện phần mềm nguồn mở để tính toán số hiệu suất cao. Kiến trúc linh hoạt của nó cho phép dễ dàng triển khai tính toán trên nhiều nền tảng khác nhau (cpus, gpus, tpus) và từ máy tính để bàn đến cụm máy chủ cho đến thiết bị di động và thiết bị biên. ban đầu được phát triển bởi các nhà nghiên cứu và kỹ sư từ nhóm google brain trong tổ chức ai của google. Hướng dẫn này hỗ trợ mạnh mẽ cho machine learning và deep learning, đồng thời lõi tính toán số linh hoạt được sử dụng trên nhiều lĩnh vực khoa học khác.

hướng dẫn này cung cấp các ứng dụng sau:
1)phân loại cơ bản
hướng dẫn này đào tạo mô hình mạng thần kinh để phân loại hình ảnh quần áo, như giày thể thao và áo sơ mi.

2)phân loại văn bản
ứng dụng này phân loại các bài đánh giá phim là tích cực hay tiêu cực bằng cách sử dụng văn bản của xem lại.

3)lưu và khôi phục mô hình
tiến trình của mô hình có thể được lưu trong—và sau—đào tạo. điều này có nghĩa là mô hình có thể tiếp tục từ nơi nó đã dừng lại và tránh thời gian đào tạo kéo dài. Ứng dụng này cung cấp cách lưu và khôi phục mô hình.

4)nhận dạng hình ảnh
hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng inception-v3. bạn sẽ tìm hiểu cách phân loại hình ảnh thành 1000 lớp trong python.

5)đào tạo lại hình ảnh
trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng lại khả năng trích xuất tính năng từ các trình phân loại hình ảnh mạnh mẽ đã được đào tạo trên imagenet và chỉ huấn luyện một lớp phân loại mới ở trên cùng.