Tebrikler!

Python ile TensorFlow’a Giriş

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Öğrendikleriniz

Bölüm 1
- Düşük düzey, temel ve ileri işlemler
- Grafik tabanlı hesaplama
- Gradyan hesaplama ve optimizasyon
Bölüm 2
- Veri yükleme ve dönüştürme
- Hazır ve özel kayıp fonksiyonları
- Doğrusal modeller ve toplu eğitim

Bölüm 3
- Yoğun sinir ağı katmanları
- Aktivasyon fonksiyonları
- Optimizasyon algoritmaları
- Sinir ağlarının eğitimi
Bölüm 4
- Keras ile sinir ağları
- Eğitim ve doğrulama
- Estimators API’si

Bu görsel, TensorFlow Hub aramasından dönen modellere ait bir ekran görüntüsünü gösterir.

TensorFlow Probability
- Daha fazla istatistiksel dağılım
- Eğitilebilir dağılımlar
- Genişletilmiş çözücüler

Bu görsel, uyumlu bir olasılık dağılımı ile bir histogram gösterir.

¹ Ekran görüntüsü: https://tfhub.dev.

TensorFlow 2.0
- eager_execution()
- keras ile daha sıkı entegrasyon
- Estimators
- function()

Bu görsel, Estimators API’sinin şemasını ve alt düzey API’lerle ilişkisini gösterir.

Bu görsel, bir sinir ağı diyagramını gösterir.

Görsel, TensorFlow’da statik bir grafiği gösterir.

¹ Ekran görüntüsü: https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators

Python ile TensorFlow’a Giriş