Gefeliciteerd!

Introductie tot TensorFlow in Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Wat je hebt geleerd

Hoofdstuk 1
- Low-level, basis- en geavanceerde operaties
- Graafgebaseerde berekening
- Gradiëntberekening en optimalisatie
Hoofdstuk 2
- Data laden en transformeren
- Vooraf gedefinieerde en custom loss-functies
- Lineaire modellen en batchtraining

Hoofdstuk 3
- Dense neurale-laag
- Activatiefuncties
- Optimalisatie-algoritmen
- Neurale netwerken trainen
Hoofdstuk 4
- Neurale netwerken in Keras
- Training en validatie
- De Estimators-API

Deze screenshot toont modellen uit een TensorFlow Hub-zoekopdracht.

TensorFlow Probability
- Meer kansverdelingen
- Trainbare verdelingen
- Uitgebreide set optimizers

Deze afbeelding toont een histogram met een passende kansverdeling.

¹ Screenshot van https://tfhub.dev.

TensorFlow 2.0
- eager_execution()
- Strakkere keras-integratie
- Estimators
- function()

Dit schema toont de Estimators-API en de relatie met lagere APIs.

Dit diagram toont een neuraal netwerk.

De afbeelding toont een statische graaf in TensorFlow.

¹ Screenshot afkomstig van https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators

Introductie tot TensorFlow in Python