Yeni Başlayanlar İçin TensorFlow Eğitimi: Örnekle Temelleri Öğrenin
Evelyn Clarke
TensorFlow Eğitim Özeti
Yeni başlayanlara yönelik bu TensorFlow eğitimi, TensorFlow örnekleriyle doğrusal regresyon, sınıflandırıcı, CNN, RNN, otomatik kodlayıcılar vb. gibi bir sinir ağını oluşturma, eğitme ve değerlendirme gibi konuları ilerletmek için TensorFlow temellerini kapsar. TensorFlow'u öğrenmede maksimum verimlilik için bu Makine Öğrenimi TensorFlow eğitimine sırayla ve sırayla bakın. Bu TensorFlow Derin Öğrenme eğitimiyle Tensorflow'un temel kavramlarını öğrenin.
TensorFlow nedir?
Google'ın TensorFlow'u açık kaynaklı ve en popüler olanıdır derin öğrenme kütüphanesi Araştırma ve üretim için. TensorFlow girişi Python derin sinir ağlarının eğitimi ve çıkarımına odaklanan çeşitli görevleri gerçekleştirmek için veri akışını ve türevlenebilir programlamayı kullanan sembolik bir matematik kütüphanesidir.
TensorFlow Kurs Müfredatı
Giriş
| 👉 Less1 üzerine | TensorFlow nedir? Nasıl çalışır? - Giriiş & Archidoku |
| 👉 Less2 üzerine | TensorFLow Nasıl İndirilir ve Kurulur - Jupyter | Windows/Mac |
| 👉 Less3 üzerine | Jupyter Dizüstü Bilgisayar Eğitimi — Nasıl Kurulur ve kullanılır? Jupyter? |
| 👉 Less4 üzerine | TensorFlow Temelleri — Tensör, Şekil, Tür, Oturumlar ve Operaları |
Gelişmiş Şeyler
| 👉 Less1 üzerine | TensorBoard Eğitimi — TensorFlow Grafik Görselleştirmesi [Örnek] |
| 👉 Less2 üzerine | Python Pandalar Eğitimi — DataFrame, Tarih Aralığı, Pandaların Kullanımı |
| 👉 Less3 üzerine | Pandalar Hile Sayfası — Veri Bilimi için Pandas Hile Sayfası Python |
| 👉 Less4 üzerine | CSV Verilerini İçe Aktar — Pandas.read_csv() kullanarak CSV Verilerini içe aktarın |
| 👉 Less5 üzerine | TensorFlow ile Doğrusal Regresyon — Örnekle Öğrenin |
| 👉 Less6 üzerine | Faset ve Etkileşim Terimi ile Doğrusal Regresyon — Örnekle Öğrenin |
| 👉 Less7 üzerine | TensorFlow'da İkili Sınıflandırma — Doğrusal Sınıflandırıcı Örneği |
| 👉 Less8 üzerine | Makine Öğreniminde Gauss Çekirdeği — Çekirdek Yöntem Örnekleri |
| 👉 Less9 üzerine | Yapay Sinir Ağı (YSA) — TensorFlow Örnek Eğitimi |
| 👉 Less10 üzerine | TensorFlow CNN Görüntü Sınıflandırması — Adımlar ve Örneklerle Öğrenin |
| 👉 Less11 üzerine | TensorFlow Otomatik Kodlayıcı — Derin Öğrenme Örneği İçeren Veri Kümesi |
| 👉 Less12 üzerine | RNN (Yinelenen Sinir Ağı) Eğitimi — TensorFlow Örneği |
| 👉 Less13 üzerine | PySpark Yeni Başlayanlar İçin Öğretici — ÖRNEKLERLE öğrenin |
| 👉 Less14 üzerine | Scikit-Öğrenme Eğitimi — Nasıl Kurulur, Python Scikit-Learn Örneği |
| 👉 Less15 üzerine | Python NumPy Eğitimi — np.zeros, np.arange, vstack ve hstack |
| 👉 Less16 üzerine | PyTorch Eğitimi — Regresyon, Görüntü Sınıflandırma Örneği |
| 👉 Less17 üzerine | PyTorch Aktarımı — Örneklerle PyTorch Transfer Öğrenme Eğitimi |
| 👉 Less18 üzerine | Keras Eğitimi — Keras nedir? Nasıl Kurulur? Python [Örnek] |
| 👉 Less19 üzerine | TensorFlow ve Keras Karşılaştırması — TensorFlow ve Keras |
Bilmeli!
| 👉 Less1 üzerine | TensorFlow Kitapları — EN İYİ 10 TensorFlow Kitabı |
| 👉 Less2 üzerine | Tensorflow Eğitimi PDF'si — Yeni Başlayanlar İçin Tensorflow Eğitimi PDF'sini İndirin |
Bu TensorFlow Eğitiminde ne öğreneceğim?
Bu TensorFlow 2.0 eğitiminde, TensorFlow'un temel ve gelişmiş kavramlarını öğreneceksiniz; örneğin TensorFlow tanıtımı, mimarisi, TensorFlow'u nasıl indirip kuracağınız, TensorBoard, Python Pandalar, Doğrusal regresyon, Çekirdek Yöntemleri, Sinir Ağları, Otomatik Kodlayıcı, RNN vb.
Bu TensorFlow Eğitimi için herhangi bir önkoşul var mı?
Bu çevrimiçi Tensorflow Python Eğitim, TensorFlow Deneyimi çok az olan veya hiç olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Her ne kadar temel anlayış Python gerekli.
Bu TensorFlow Eğitimi kimler için?
Bu TensorFlow Derin Öğrenme Eğitimi, TensorFlow, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme ve daha gelişmiş kavramlar hakkında bilgi edinmek isteyen yeni başlayanlar içindir. Bu eğitim ayrıca yardımcı olur Python Araştırma ve geliştirme amaçlı geliştiriciler Makine öğrenme ve Derin Öğrenme TensorFlow kullanarak Python.
TensorFlow'u neden öğrenmelisiniz?
TensorFlow, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme uygulamaları için yaygın olarak tercih edilen bir çerçevedir ve aynı zamanda Derin öğrenme için güçlü bir temel oluşturmaya da olanak tanır. Üstelik dünya çapında birçok büyük şirket tarafından yaygın olarak kullanılıyor, dolayısıyla daha iyi maaş beklentileri olan adaylar için çok sayıda iş fırsatı mevcut. Bu nedenle, bir iş bulmak veya ek bilgi edinmek için TensorFlow'u öğrenmek aday için faydalıdır.
