Single post

텐서플로우 기초 예제

우리는 심장 병을 위한 클리블랜드 클리닉 재단에 의해 제공된 작은 데이터 세트를 사용할 것입니다. CSV에는 수백 개의 행이 있습니다. 각 행은 환자를 설명하고 각 열은 특성을 설명합니다. 우리는 이 정보를 사용하여 환자가 심장 질환을 앓고 있는지 여부를 예측하며, 이 데이터 집합은 이진 분류 작업입니다. 구글은 공식적으로 텐서 플로우에 의해 지원, 2015 년 10 월 26 일에 랭크 브레인을 발표했다. 아마 간단 소리,하지만 난 텐서 플로우 모델을 제공하는 방법을 이해하는 데 몇 시간이 필요했다. 어떤 입력 및 출력내가 해야 합니까. 어떻게 TensorFlow 알려 그들을 등록합니까, 무엇을 어떻게 봉사하는 방법. 2018년 3월 1일, 구글은 머신러닝 크래시 코스(MLCC)를 발표했다.

원래 Google 직원에게 실용적인 인공 지능과 기계 학습 기본 정보를 제공하도록 설계된 Google은 전 세계 여러 도시에서 무료 TensorFlow 워크샵을 출시한 후 마침내 대중에게 이 과정을 공개했습니다. [26] TensorFlow 서빙기계 학습 모델을 실행 하 고 그들에 대 한 원격 액세스를 제공 하는 서버를 구현 합니다. 일반적인 작업은 제공된 데이터(예: 이미지)의 예측 및 분류입니다. 이 자습서에서는 TensorFlow 팀이 분류용과 예측을 위한 서명 두 개를 만듭니다. 분류 결과를 원하지 않으므로 예측 서명이 충분합니다. 2019 텐서플로우 데브 서밋에서 텐서플로우 확률(TFP)의 확률적 레이어를 발표했습니다. 여기서는 TFP 레이어를 사용하여 회귀 예측에 내재된 불확실성을 관리하는 방법을 자세히 설명합니다. 구글은 또한 공동 연구소를 발표, 이는 텐서 플로우 주피터 노트북 환경은 사용할 설정이 필요하지 않습니다. [25] TensorFlow 내부 구글 사용을 위해 구글 브레인 팀에 의해 개발되었다. 2015년 11월 9일 아파치 라이선스 2.0에 따라 출시되었다. [1] [7] $$Example:v_{1}=시작{bmatrix}123끝{bmatrix}35\-1끝{bmatrix}v_{1}=v_1^tv_{2}=11^3+3=3=3=3=3=3=내 이름은 야나니 라비이며,이 과정에 오신 것을 환영합니다. 텐서플로우의 기초를 이해한다.

나는 나 자신을 소개합니다. 저는 스탠포드에서 전기 공학 석사 학위를 받았으며 마이크로소프트, 구글, 플립카트 와 같은 회사에서 일했습니다. Google에서 Google 문서 도구에서 실시간 협업 편집작업을 하는 최초의 엔지니어 중 한 명이었으며, 기본 기술에 대한 4개의 특허를 보유하고 있습니다. 저는 현재 고품질 비디오 콘텐츠 스튜디오인 Looneycorn을 운영하고 있습니다. Tensorflow는 기계 학습 알고리즘을 구축하고 배포하는 데 가장 인기 있는 라이브러리로 서서히 성장하고 있습니다. 이 과정은 첫 번째 원칙에서 흐름 프로그래밍 언어의 tenents을 갖추고 있습니다. 선형 회귀를 예로 들며 기계 학습의 기본 사항으로 시작하여 Tensorflow의 기본 개념과 기계 학습에 적용하는 방법을 이해하는 데 중점을 둡니다. 텐서의 개념, 간단한 프로그램의 해부학, 상수, 변수, 자리 홀더, 세션 및 계산 초안과 같은 기본 구문.

또한 이 과정에서는 데이터 흐름 그래프를 보고 디버깅하는 데 사용되는 시각화 도구인 TensorBoard도 소개합니다. 기본 수학 연산 및 이미지 변환작업을 수행합니다. 일반적인 계산이 수행되는 방법을 확인할 수 있습니다. 마지막으로 이 과정의 끝에서 M-ness 필기 데이터 세트와 가장 가까운 키 인접 알고리즘을 사용하여 실제 기계 학습 문제를 해결합니다.