Создание моделей машинного обучения с помощью TensorFlow и Keras

Переход на машинное обучение может быть нелегким, если вы знакомы со сложными математическими концепциями и фрагментированными API. Освоение TensorFlow и Keras предоставляет структурированный, соответствующий отраслевым стандартам путь к созданию и обучению мощных нейронных сетей. На этом курсе вы освоите основные понятия машинного обучения и научитесь уверенно писать и выполнять код TensorFlow. Вы узнаете, как готовить данные, создавать архитектуры нейронных сетей и оценивать производительность моделей с помощью современных методов. Что вы узнаете: - Понимание фундаментальной архитектуры TensorFlow и иерархии API Keras - Создание и обучение нейронных сетей для задач регрессии и классификации - Разработка эффективных вводных трубопроводов с использованием современных передовых методов tf.data - Подготовка и предварительная обработка наборов исходных данных с использованием современных уровней предварительной обработки - Оценка, настройка и сохранение моделей для будущего развертывания Начиная с базовых операций с тензорами, это текстовое руководство постепенно проложит вам путь к созданию сложных архитектур, оптимизации конвейеров данных и внедрению передовых методов обучения моделей. Вы прочтете четкие объяснения и проработаете практические фрагменты кода, чтобы укрепить свое обучение. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и технических энтузиастов, которым нужно четкое, удобное для новичков введение в глубокое обучение, не требующее предварительного опыта машинного обучения. Начните свой путь в глубоком обучении и начните писать свои первые модели TensorFlow сегодня.