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Intro to TensorFlow en Español

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4.5

(135 Bewertungen)

Stufe Mittel
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Español
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Este curso es una introducción a TensorFlow 2.x, que incorpora la facilidad de uso de Keras para compilar modelos de aprendizaje automático. En este curso, se abarcarán el diseño y la compilación de una canalización de datos de entrada de TensorFlow 2.x., la compilación de modelos de aprendizaje automático con TensorFlow 2.x y Keras, la mejora en la exactitud de estos modelos y su correspondiente escritura para una utilización escalada.

Das ist alles enthalten

2 Videos

Le mostraremos el nuevo paradigma de TensorFlow 2.x. Aprenderá sobre la jerarquía de la API de TensorFlow y conocerá los componentes principales de TensorFlow, los tensores y las variables, mediante ejercicios prácticos.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema

Le mostraremos cómo trabajar con conjuntos de datos y columnas de atributos. Adquirirá experiencia práctica en la carga de arreglos de NumPy, imágenes y datos de texto con tf.data.Dataset, así como de datos de CSV con Pandas. También adquirirá experiencia práctica en la creación de columnas de atributos numéricas, categóricas, agrupadas en depósitos y con hash.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre3 Aufgaben6 App-Elemente1 Diskussionsthema

En este módulo, le mostraremos cómo escribir modelos de TensorFlow con la API secuencial de Keras, pero, antes de sumergirnos en la escritura del modelo, hablaremos sobre las funciones de activación, pérdida y optimización. Luego, se le presentará la API secuencial de Keras para mostrarle cómo crear modelos de aprendizaje profundo. Además, aprenderá a implementar el modelo para la predicción en la nube.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente

En la mayoría de las situaciones, la API del modelo Sequential es ideal para desarrollar modelos de aprendizaje profundo, pero tiene algunas limitaciones. Por ejemplo, no define de forma directa los modelos que pueden tener varias fuentes de entrada o producir varios destinos de salida, como tampoco los modelos que reutilizan capas. La API funcional de Keras es una forma de crear modelos más flexibles que los de la API de tf.keras.Sequential. La API funcional procesa modelos con topología no lineal, capas compartidas, y varias salidas y entradas. La API funcional de Keras proporciona una forma más flexible de definir los modelos. Específicamente, le permite definir varios modelos de entrada y salida, así como los que comparten capas. Además, le permite definir grafos acíclicos de red ad hoc. La principal idea es que un modelo de aprendizaje profundo suele ser un grafo acíclico dirigido (DAG) de capas. Por lo tanto, la API funcional es una forma de compilar grafos de capas. En este módulo, también hablaremos sobre cómo la regularización puede ayudar con el rendimiento del modelo.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 App-Element

Haremos un resumen de los temas sobre TensorFlow que tratamos hasta aquí en este curso. Repasaremos el código principal de TensorFlow, la API de tf.data, las API secuencial y funcional de Keras, y finalizaremos con el escalamiento de sus modelos de aprendizaje automático mediante AI Platform de Cloud.

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1 Video2 Lektüren1 Aufgabe

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Lernender seit 2018
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Chaitanya A.
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JF
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Geprüft am 16. Sep. 2020

CV
5

Geprüft am 25. Jan. 2020

SC
5

Geprüft am 1. Okt. 2019

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