TensorFlow ve Cloud ML Engine ile Derin Öğrenme

Derin öğrenme, görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi karmaşık sorunları çözme yöntemimizi değiştiriyor.Bu güçlü sinirsel ağları inşa etmek ve ölçeklendirmek için, modern makine öğrenme çerçeveleri ve bulut altyapısını sağlam bir şekilde kavramamız gerekiyor. Bu metin tabanlı kurs, temel makine öğrenimi kavramlarından karmaşık derin öğrenme modellerinin dağıtımına kadar size rehberlik eder. Temiz TensorFlow kodu yazmayı, sinirsel ağları yapılandırmayı ve dağıtık eğitim ve tahmin için bulut tabanlıdır makine eğitim motorlarını nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Sinirsel ağların çekirdek mimarisini anlamak, nöronlar, etkinleştirme fonksiyonları ve geri yayılma dahil. - Görüntü işleme için konvülzyon sinir ağları (CNN) ve dizisel veri için tekrarlayan sinir ağı (RNN) oluşturun. - Verilerde gizli paternleri keşfetmek için otokodlayıcılar ve kümeleme gibi denetlenmemiş öğrenme tekniklerini uygulayın. - Yüksek seviye Keras API ve modern yürütme çalışma akışlarını kullanarak temiz, modern TensorFlow kodu yazın. - Hesaplamalarınızı ölçeklendirmek için Cloud ML Engine'de dağıtılmış eğitim görevlerini ayarlayın ve çalıştırın. - Gerçek zamanlı ve parti tahminleri için eğitilmiş modelleri buluta dağıtın. Kurs temel makine öğrenimi terminolojisi ve derin öğrenmenin temel kavramlarıyla başlar. Ardından, modellerinizi bir bulut ortamına tasarlamak, eğitmek ve sonunda taşımak için yapılmış yazılı açıklamalar ve adım adım kod parçaları üzerinden ilerleyeceksiniz. Bu ders, Python'u temel seviyede bilen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. TensorFlow, derin öğrenme veya bulut platformları ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Kendi derin öğrenme modellerinizi bugünden inşa etmeye ve ölçeklendirmeye başlayın.