Вітаємо!

Вступ до TensorFlow на Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Що ви вивчили

Розділ 1
- Низькорівневі, базові та просунуті операції
- Обчислення на графах
- Обчислення градієнтів і оптимізація
Розділ 2
- Завантаження та перетворення даних
- Вбудовані й користувацькі функції втрат
- Лінійні моделі та пакетне навчання

Розділ 3
- Щільні шари нейромережі
- Функції активації
- Алгоритми оптимізації
- Навчання нейромереж
Розділ 4
- Нейромережі в Keras
- Навчання та валідація
- API Estimators

На зображенні — результати пошуку моделей у TensorFlow Hub.

TensorFlow Probability
- Більше статистичних розподілів
- Навчувані розподіли
- Розширений набір оптимізаторів

На зображенні — гістограма з підігнаним імовірнісним розподілом.

¹ Screenshot from https://tfhub.dev.

TensorFlow 2.0
- eager_execution()
- Тісніша інтеграція з keras
- Estimators
- function()

Схема API Estimators і його зв'язок із нижчорівневими API.

Діаграма нейронної мережі.

Статичний граф у TensorFlow.

¹ Screenshot taken from https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators

Вступ до TensorFlow на Python