Eğitim Hakkında
Digital Vizyon Akademi'nin TensorFlow ve Keras ile Makine Öğrenimi eğitimi, katılımcılara üretim düzeyinde derin öğrenme modelleri oluşturmak için popüler teknolojiler olan TensorFlow ve Keras tarafından desteklenen gerçek dünya makine öğrenimi uygulamalarının nasıl geliştirileceğini öğretir. Katılımcılar ayrıca model tahminlerini almak için bir HTTP API'nin nasıl kullanılacağını da öğrenirler.
Neler Öğreneceksiniz
TensorFlow destekli bir uygulama geliştirmek için gerekli teknik gereksinimleri,
Farklı derin öğrenme mimarileri hakkında bilgi edinin ve probleminiz için neyi seçmeniz gerektiğine dair bir sezgi geliştirmeyi,
Farklı derin öğrenme algoritmalarıyla denemeleri,
Derin öğrenme modellerinin performansını eğitmeyi ve değerlendirmeyi,
Model tahminlerini döndüren bir HTTP API oluşturmak için modelinizi Flask ile birleştirmeyi öğrenebilirsiniz.
Eğitim İçeriği
Giriş
Sinir ağlarına ve derin öğrenmeye genel bakış
Bir proje dizini düzenlemek
Kurulum programlama ortamı
Python 3'ü Yükleme
Bir Python sanal ortamı oluşturma
Uygulama bağımlılıklarını yükleme
TensorFlow, Keras ve TensorBoard'ı Yapılandırma
Model Mimarisi
Bitcoin veri kümesini yükleyin ve hazırlayın
CSV dosyasını belleğe yükleyin
Veri kümesi özelliklerini çıkarma ve keşfetme
Veri kümesini bir trene ve bir test kümesine bölün
TensorFlow hesaplama grafiğine genel bakış (yani bir "model")
Keras arayüzüne genel bakış
Bir modeli örnekleme
Bileşenler eklemek
Bir kuyruk oluşturmak ve hesaplamaları paralel hale getirmek
Hata ayıklayıcıyı kullanma
TensorBoard'ı Dağıtma
Model Eğitimi ve Değerlendirme
cl Bir modeli eğitmek
Dönemler
Ağırlıklar ve Önyargılar
Gizli katmanlar
Öğrenme hızı ve optimizasyon (yani aktivasyon fonksiyonları)
Bir modeli test etmek
Doğruluk ve hata oranlarının ölçülmesi
Ne zaman duracağını belirleme
Model dağıtımı
Ürünleştirme
(Son derece) basit bir Flask uygulamasına genel bakış
HTTP uç noktası oluşturma
JSON sonuçlarını alma
Diğer Eğitimler
Digital Vizyon
455 Eğitim Seti
