Xây dựng mô hình học máy với TensorFlow và Keras

Chuyển đổi sang học máy có thể cảm thấy áp đảo với các khái niệm toán học phức tạp và API khung phân mảnh. Trong khóa học này, bạn sẽ chuyển từ hiểu các thuật ngữ cơ bản của học máy sang tự tin viết và thực hiện mã TensorFlow. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu, xây dựng kiến trúc mạng nơron, và đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các thực hành sạch, hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cơ bản của TensorFlow và hệ thống phân cấp API Keras - Tạo và huấn luyện mạng nơron cho các nhiệm vụ hồi quy và phân loại - Thiết kế các đường ống nhập hiệu quả sử dụng các thực hành tốt nhất tf.data hiện đại - Chuẩn bị và xử lý trước các tập dữ liệu thô bằng cách sử dụng các lớp xử lí trước hiện đại - Đánh giá, chỉnh sửa, và lưu các mô hình cho triển khai trong tương lai Bắt đầu với các phép toán tenxơ cơ bản, hướng dẫn này sẽ dần dần hướng dẫn bạn xây dựng các kiến trúc phức tạp, tối ưu hóa các đường dẫn dữ liệu, và thực hiện các phương pháp tốt nhất để huấn luyện mô hình. Bạn sẽ đọc các lời giải thích rõ ràng và làm việc qua các đoạn mã thực tế để củng cố việc học của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển phần mềm và người đam mê công nghệ mong muốn có một sự giới thiệu rõ ràng, thân thiện với người mới bắt đầu về học sâu mà không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào học sâu và bắt đầu viết mô hình TensorFlow đầu tiên của bạn ngay hôm nay.