Selamat!

Pendahuluan TensorFlow di Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Yang Anda pelajari

  • Bab 1
    • Operasi level rendah, dasar, dan lanjutan
    • Komputasi berbasis grafik
    • Perhitungan gradien dan optimisasi
  • Bab 2
    • Pemuatan dan transformasi data
    • Fungsi loss baku dan kustom
    • Model linear dan pelatihan batch
Pendahuluan TensorFlow di Python

Yang Anda pelajari

  • Bab 3
    • Layer jaringan saraf padat
    • Fungsi aktivasi
    • Algoritma optimisasi
    • Melatih jaringan saraf
  • Bab 4
    • Jaringan saraf di Keras
    • Pelatihan dan validasi
    • API Estimators
Pendahuluan TensorFlow di Python

Ekstensi TensorFlow

  • TensorFlow Hub
    • Model terlatih sebelumnya
    • Transfer learning

Gambar ini menunjukkan tangkapan layar model dari hasil pencarian TensorFlow Hub.

  • TensorFlow Probability
    • Lebih banyak distribusi statistik
    • Distribusi yang dapat dilatih
    • Set optimizer yang diperluas

Gambar ini menunjukkan histogram dengan distribusi probabilitas terpasang.

1 Tangkapan layar dari https://tfhub.dev.
Pendahuluan TensorFlow di Python

TensorFlow 2.0

  • TensorFlow 2.0
    • eager_execution()
    • Integrasi keras yang lebih erat
    • Estimators
    • function()

Gambar ini menunjukkan skema API Estimators dan keterkaitannya dengan API level lebih rendah.

Gambar ini menunjukkan diagram jaringan saraf.

Gambar menunjukkan grafik statis di TensorFlow.

1 Tangkapan layar dari https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators
Pendahuluan TensorFlow di Python

Selamat!

Pendahuluan TensorFlow di Python

Preparing Video For Download...