TensorFlow और Deep Learning: न्यूरल नेटवर्क का निर्माण और प्रशिक्षण

इस पुस्तक में, गूढ़ शिक्षा आज की प्रौद्योगिकी में सबसे रोमांचक प्रगति को चला रही है, लेकिन अपने स्वयं के तंत्रिका नेटवर्क बनाने के साथ शुरू करना भारी महसूस हो सकता है। लिखित व्याख्याओं और व्यावहारिक कोड उदाहरणों के माध्यम से काम करके, आप न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर में एक मजबूत नींव विकसित करेंगे और वास्तविक दुनिया के डेटा सेटों में इन कौशलों को कैसे लागू करें, यह सीखेंगे। आप क्या सीखेंगे: - टेन्सर्स, गणितीय संक्रियाओं की मूल अवधारणाओं को समझें और यह समझें कि हार्डवेयर त्वरण प्रशिक्षण को कैसे तेज करता है. - दोनों रीग्रेसन और वर्गीकरण समस्याओं को हल करने के लिए अनुक्रमिक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण करें। -कार्यप्रवाह को स्वच्छ बनाने के लिए कुशल टीएफ.डेटा पाइपलाइन का उपयोग करते हुए आधुनिक डेटा पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करना। - मॉडल प्रदर्शन को ठीक करने के लिए हानि कार्यों, ऑप्टिमाइजर्स और मूल्यांकन मीटरों को कॉन्फ़िगर करें। -आधुनिक उद्योग मानकों का उपयोग करते हुए बुनियादी तैनाती के लिए मॉडल को सहेजना, लोड करना और तैयार करना। पाठ्यक्रम की शुरुआत आधारभूत टेन्सर संक्रिया से होती है, फिर चरणबद्ध रीग्रेसन तथा वर्गीकरण आर्किटेक्चर से होता है. आप संरचनात्मक पाठ्य पाठ्यक्रम तथा कोड आधारित अभ्यासों के माध्यम से प्रगति करेंगे, जो प्रत्येक चरण में आपकी समझ को मजबूत करने के लिए तैयार किए गए हैं. यह कोर्स उन प्रारंभिक छात्रों के लिए है जो जमीन से ऊपर से गहरा सीखना चाहते हैं. मशीन सीखने के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि पायथन के साथ मूल परिचितता मददगार है. आज के समय में, आप अपने नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए नए