(آموزش TensorFlow) – این Edureka “عصبی شبکه راهنمای آموزش” (وبلاگ: شما را به درک اصول اولیه شبکه های عصبی و نحوه استفاده از آن را برای یادگیری عمیق کمک کند. این توضیح می دهد که تک لایه و چند لایه Perceptron در جزئیات.
در زیر موضوعات تحت پوشش در این آموزش: 1. چرا شبکه های عصبی است؟
2. انگيزه پشت شبکه های عصبی 3. شبکه عصبی چیست؟
4-تک لایه Percpetron 5. چند لایه Perceptron 6. مورد استفاده-7. برنامه از شبکه های عصبی مشترک به کانال ما برای دریافت به روز رسانی های. آمار دکمه اشتراک بالا.
بررسی کامل یادگیری عمیق با TensorFlow پخش ما اینجا:————–چگونه کار می کند?
1. این است 21 ساعت آنلاین درس زندگی هدایت. کلاس های آخر هفته: 7 جلسه 3 ساعت.
2. ما 24 x 7 یک زنده پشتیبانی فنی به شما کمک کند با هر گونه مشکلی که شما ممکن است به صورت و یا هر گونه توضیحات، ممکن است نیاز شما را در طول دوره است.
3. در پایان آموزش شما باید تحت آزمون عملی زنده 2 ساعته اساس که ما شما درجه و گواهی قابل اثبات ارائه خواهد شد!
————–مورد یادگیری عمیق Edureka البته با Tensorflow دوره به شما برای یادگیری مفاهیم اولیه TensorFlow توابع اصلی عملیات و اجرای خط انتقال کمک. شروع با مثال “سلام کلمه” ساده، در طول دوره شما قادر خواهید بود برای دیدن چگونه TensorFlow را می توان در منحنی اتصالات، رگرسیون، طبقه بندی و به حداقل رساندن خطا توابع استفاده. این مفهوم سپس در یادگیری عمیق جهان کشف شده است. شما ارزیابی مشترک و نه آنقدر مرسوم است، عمیق عصبی شبکه و ببینید چگونه این در دنیای واقعی با مجموعه داده های خام با استفاده از TensorFlow استفاده می شود. علاوه بر این، شما خواهد آموخت که چگونه به درخواست TensorFlow برای backpropagation برای تنظیم وزن و سوگيرى در حالی که شبکه های عصبی آموزش می بینند. در نهایت، البته انواع معماری عمیق مانند شبکه های Convolutional شبکه های راجعه و Autoencoders را پوشش می دهد.
را شبکه های عصبی و پیاده سازی الگوریتم های یادگیری عمیق و کشف لایه های داده انتزاعی با کمک این آموزش صحیح با دوره TensorFlow.
————–که برای این دوره باید برود؟
حرفه ای زیر را برای این دوره می توانید: 1. توسعه دهندگان مشتاق به ‘ داده دانشمند ‘ 2. مدیران تجزیه و تحلیل است که تیم تحلیلگران 3 منجر شده است. تحلیلگران کسب و کار است که می خواهند به درک روش های یادگیری عمیق (میلی لیتر) 4. معماران اطلاعات است که می خواهند برای به دست آوردن تخصص در 5 تجزیه و تحلیل پیش بینی. حرفه ای ها که می خواهند به اسیر کردن و تجزیه و تحلیل 6 داده ها بزرگ. تحلیلگران که مایل به درک روش های علم داده با این حال، یادگیری عمیق به یک صنعت یا مهارت دسته، فقط متمرکز است آن توسط هر کسی نمونه کارها خود را به منظور ارتقاء استفاده می شود.
————–چرا یادگیری یادگیری عمیق با TensorFlow?
TensorFlow یکی از بهترین مجموعه های برای پیاده سازی آموزش صحیح است. TensorFlow کتابخانه نرم افزار برای محاسبات عددی از عبارات ریاضی استفاده از نمودار جریان داده ها است. گره در نمودار نشان دهنده عملیات ریاضی در حالی که لبه نشان دادن داده های چند بعدی آرایه (خمیده خط) که جریان بین آنها. آن ایجاد شده توسط گوگل و مناسب برای یادگیری ماشینی. در واقع آن به طور گسترده ای برای توسعه راه حل های با آموزش صحیح استفاده می شود.
یادگیری ماشینی این است یکی از سریعترین رشد و مهیج ترین زمینه وجود دارد، و یادگیری عمیق درست است خونریزی لبه است. آموزش صحیح درجه اول مطالعه شبکه های عصبی چند لایه، پوشا بیش از طیف گسترده ای از مدل معماری است. سنتی شبکه های عصبی شبکه های کم عمق تشکیل شده از یک ورودی یک لایه پنهان و یک خروجی لایه متکی بود. شبکه یادگیری عمیق از این شبکه های عصبی عادی تر پنهان داشتن لایه یا اصطلاح عمق بیشتر متمایز. این نوع شبکه قادر به کشف پنهان ساختارهای درون unlabeled و بدون ساختار داده ها (یعنی عکس، صدا و متن)، که تشکیل دهنده اکثریت قریب به اتفاق از داده ها در جهان هستند.
بازگشت به ما نوشتن در [email protected] و یا تماس با ما در + 91 62004 88808 برای اطلاعات بیشتر.