Python में TensorFlow परिचय

TensorFlow का परिचय प्राप्त करें

कुछ समय पहले तक, अत्याधुनिक कंप्यूटर विज़न एल्गोरिद्म बिल्लियों और कुत्तों की छवियों के बीच अंतर नहीं कर पाते थे। आज, एक कुशल डेटा वैज्ञानिक, जिसके पास केवल एक लैपटॉप है, दसियों हज़ार वस्तुओं को मानव आँख से कहीं अधिक सटीकता के साथ वर्गीकृत कर सकता है।

इस पाठ्यक्रम में, आप TensorFlow 2.6 का उपयोग करके उन मॉडलों को विकसित, प्रशिक्षित और पूर्वानुमान करने के लिए करेंगे, जिन्होंने अनुशंसा प्रणालियों, छवि वर्गीकरण, और FinTech में प्रमुख प्रगति को शक्ति दी है।

पूर्वानुमान लगाने के लिए रैखिक मॉडल का उपयोग करें

आप TensorFlow 2.6 का उपयोग करके रैखिक प्रतिगमन मॉडलों के माध्यम से पूर्वानुमान लगाना सीखेंगे, और King County में घरों की कीमतों का पूर्वानुमान लगाकर अपने ज्ञान का परीक्षण करेंगे। इस पाठ्यक्रम के इस खंड में लॉस फ़ंक्शनों का एक अवलोकन शामिल है और यह भी कि आप अपने रैखिक मॉडल को बैचों में प्रशिक्षित करके अपने संसाधन उपयोग को कैसे कम कर सकते हैं।

अपने न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करें

पाठ्यक्रम के दूसरे भाग में, आप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके पूर्वानुमान लगाने के लिए उन्हीं उपकरणों का उपयोग करेंगे। आप TensorFlow में एक नेटवर्क को प्रशिक्षित करने का अभ्यास करेंगे, जिसमें आप trainable variables जोड़ेंगे और target values की भविष्यवाणी करने के लिए अपने model और test features का उपयोग करेंगे।

TensorFlow को Keras API के साथ संयोजित करें

अपने कौशल-संग्रह में Keras के शक्तिशाली API को जोड़ें और TensorFlow 2.6 के साथ इसे मिलाकर पूर्वानुमान लगाना और मॉडलों का मूल्यांकन करना सीखें। इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप Estimators API का उपयोग करके मॉडल परिभाषा को सुव्यवस्थित करने और त्रुटियों से बचने का तरीका समझ जाएंगे।