Kursbeschreibung
In diesem Kurs über TensorFlow lernen Sie zunächst, wie maschinelles Lernen verwendet werden kann, um reale Probleme in verschiedenen Bereichen wie Finanzen und Biologie zu lösen. Sie werden Klassifizierungsmodelle, Pandas-Datenverarbeitung, Seaborn-Visualisierung sowie Modellevaluation und Leistungsmetriken kennenlernen.
Im weiteren Verlauf werden Sie die verschiedenen für TensorFlow verfügbaren Add-ons erkunden und erfahren, wie Sie diese effektiv in Ihren Machine Learning Projekten einsetzen können. Sie werden Werkzeuge wie TensorFlow Hub, TensorFlow Probability API und TensorFlow Lite kennenlernen. Später werden Sie über Transfer Learning lernen und wie Sie vortrainierte Modelle verwenden können, um die Leistung Ihrer Machine Learning Projekte zu verbessern.
Sie werden auch die verschiedenen Vorteile des Transferlernens kennenlernen und erfahren, wie Sie Tools wie Konfusionsmatrizen und Validierungsdatensätze zur Feinabstimmung Ihres Modells nutzen können. Am Ende des Kurses verfügen Sie über ein grundlegendes Verständnis von Transfer Learning und die notwendigen Fähigkeiten, um vortrainierte Modelle zur Verbesserung der Leistung Ihrer Machine-Learning-Projekte einzusetzen.
Ganz gleich, ob Sie reale Probleme lösen, die Fähigkeiten Ihrer Machine-Learning-Modelle erweitern oder deren Leistung verbessern möchten, dieser Kurs vermittelt Ihnen die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um erfolgreich zu sein.
Was Sie lernen werden
- Verstehen Sie die Arten von realen Problemen, die maschinelles Lernen in Bereichen wie Finanzen und Biologie lösen kann
- Wenden Sie Klassifikationsmodelle auf reale Probleme mit TensorFlow an
- Verarbeiten Sie Daten mit Pandas vor und bereiten Sie sie für die Verwendung in vortrainierten Modellen vor
- Verwenden Sie TensorFlow-Zusätze, einschließlich TensorFlow Hub, TensorFlow Probability API und TensorFlow Lite
- Erstellen, kompilieren und trainieren Sie ein Transfer-Learning-Modell mit vortrainierten Modellen
- Bewerten und optimieren Sie Modelle mit Verwirrungsmatrizen und Validierungsdatensätzen
Wichtige Erkenntnisse
- Maschinelles Lernen kann auf reale Probleme in verschiedenen Bereichen wie Finanzen und Biologie angewendet werden.
- Der Kurs behandelt Klassifikationsmodelle, Pandas-Datenverarbeitung, Seaborn-Visualisierung sowie Modellbewertung und Leistungsmetriken.
- Transfer Learning nutzt vortrainierte Modelle, um die Leistung von Projekten des maschinellen Lernens zu verbessern.
- Tools wie TensorFlow Hub helfen Ihnen, vortrainierte Modelle zu finden und zu verwenden, während Verwirrungsmatrizen und Validierungsdatensätze dabei helfen, ein Modell zu optimieren.
- Am Ende des Kurses erhalten Sie ein grundlegendes Verständnis von Transfer Learning und die Fähigkeiten, vortrainierte Modelle effektiv zu nutzen.
Häufig gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs?
Er ist für jeden gedacht, der reale Probleme lösen, die Fähigkeiten seiner Modelle des maschinellen Lernens verbessern oder die Leistung mit TensorFlow erhöhen möchte.
Was werde ich in diesem Kurs lernen?
Sie werden erfahren, wie Sie maschinelles Lernen zur Lösung realer Probleme einsetzen, Klassifikationsmodelle erkunden, Pandas-Datenverarbeitung, Seaborn-Visualisierung sowie Modellbewertung kennenlernen, mit TensorFlow-Zusätzen wie TensorFlow Hub, TensorFlow Probability API und TensorFlow Lite arbeiten und Transfer Learning mit vortrainierten Modellen anwenden.
Worauf liegt der Fokus am Ende des Kurses?
Am Ende werden Sie ein grundlegendes Verständnis von Transfer Learning und die notwendigen Fähigkeiten haben, um vortrainierte Modelle zur Verbesserung der Leistung Ihrer Projekte des maschinellen Lernens einzusetzen.
Welche Fähigkeiten behandelt dieser Kurs?
Er behandelt maschinelles Lernen, Trainieren von Modellen des maschinellen Lernens, ML.NET, TensorFlow, Trainingsdatensätze und Transfer Learning.
Behandelt der Kurs Modellbewertung und Optimierung?
Ja, er behandelt Modellbewertung und Leistungsmetriken und erklärt, wie Sie Tools wie Verwirrungsmatrizen und Validierungsdatensätze zur Optimierung Ihres Modells verwenden.
