Google TensorFlow — это открытая и самая популярная библиотека глубокого обучения для исследований и производства. Эта электронная книга охватывает основы для продвижения таких тем, как линейная регрессия, классификатор, создание, обучение и оценка нейронной сети, такой как CNN, RNN, автоматические кодировщики и т. Д. Для максимальной эффективности обучения см. Эти учебные пособия по машинному обучению, последовательно, один за другим.
Ключевые особенности TensorFlow Tutorial PDF:
- 365+ страниц
- электронная книга предназначена для начинающих
- Красиво аннотированные скриншоты
- Вы получите пожизненный доступ
Внутри этого PDF
- Что такое глубокое обучение?
- Машинное обучение против глубокого обучения
- Что такое TensorFlow?
- Сравнение библиотек глубокого обучения
- Как загрузить и установить TensorFlow для Windows и Mac
- Jupyter Notebook Tutorial
- Тензор потока на AWS
- Основы TensorFlow: Тензор, Форма, Тип, График, Сеансы и Операторы
- Тензорная доска: визуализация графика с примером
- NumPy
- Панды
- Scikit-Learn
- Линейная регрессия
- Пример линейной регрессии
- Линейный классификатор в TensorFlow
- Методы ядра
- TensorFlow ANN (искусственная нейронная сеть)
- ConvNet (сверточная нейронная сеть): классификация изображений TensorFlow
- Автоэнкодер с TensorFlow
- RNN (рекуррентная нейронная сеть) TensorFlow
Хотите альтернативные варианты оплаты? Свяжитесь с нами здесь