सामग्री
- एआय मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगसाठी टेन्सॉरफ्लोचा परिचय (डीपलॉइर्निंग.ई. द्वारा ऑफर)
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
- प्रॅक्टिस लर्निंग मध्ये टेन्सरफ्लो (डीपलियरिंग.ai द्वारे ऑफर केलेले)
- कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क आणि टेन्सरफ्लो (डीपलियरिंग.ई द्वारा ऑफर केलेले)
- जीसीपीवरील टेन्सरफ्लो सह प्रतिमा समजून घेणे (Google मेघ प्लॅटफॉर्मद्वारे ऑफर केलेले)
- Google मेघ प्लॅटफॉर्मवर टेन्सरफ्लोसह सर्व्हरलेस मशीन शिक्षण (Google मेघ प्लॅटफॉर्मद्वारे ऑफर केलेले)
- टेन्सरफ्लोसह नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (डीपलियरिंग.ai द्वारा ऑफर केलेले)
- निष्कर्ष
टेकवे:
टेन्सरफ्लो एमएलमध्ये समाविष्ट असलेल्या कोड फंक्शन्सचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी आणि तंत्रिका नेटवर्क आणि इतर एमएल सेटअपमध्ये वापरल्या जाणार्‍या गणिताच्या ऑपरेशन्सचे दृश्यमान करण्यासाठी एमएल अभियंताच्या आवडत्या मुक्त-स्त्रोत ग्रंथालयांपैकी एक आहे.
टेन्सरफ्लो ही मशीन लर्निंग (एमएल) अभियंताची एमएलमध्ये असलेल्या कोड फंक्शन्सचे प्रतिनिधित्व करण्यासाठी आणि तंत्रिका नेटवर्क आणि इतर एमएल सेटअपमध्ये वापरल्या जाणार्‍या गणितीय क्रियांची व्हिज्युअलायझिंग करण्यासाठी आवडते मुक्त-स्त्रोत लायब्ररी आहे.
येथे कोन्सेरा लर्निंग पोर्टलवर सहा अभ्यासक्रम उपलब्ध आहेत जे विद्यार्थ्यांना टेन्सरफ्लो वातावरणास परिपूर्ण ज्ञान देण्यासाठी मार्गदर्शन करतात.
- एआय मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगसाठी टेन्सॉरफ्लोचा परिचय (डीपलॉइर्निंग.ई. द्वारा ऑफर)
- प्रॅक्टिस लर्निंग मध्ये टेन्सरफ्लो (डीपलियरिंग.ai द्वारे ऑफर केलेले)
- कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क आणि टेन्सरफ्लो (डीपलियरिंग.ई द्वारा ऑफर केलेले)
- जीसीपीवरील टेन्सरफ्लो सह प्रतिमा समजून घेणे (Google मेघ प्लॅटफॉर्मद्वारे ऑफर केलेले)
- Google मेघ प्लॅटफॉर्मवर टेन्सरफ्लोसह सर्व्हरलेस मशीन शिक्षण (Google मेघ प्लॅटफॉर्मद्वारे ऑफर केलेले)
- टेन्सरफ्लोसह नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (डीपलियरिंग.ai द्वारा ऑफर केलेले)
एआय मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगसाठी टेन्सॉरफ्लोचा परिचय (डीपलॉइर्निंग.ई. द्वारा ऑफर)
हा कोर्स विद्यार्थ्यांना स्केलेबल अल्गोरिदम कसे तयार करावे आणि सखोल शिक्षण कसे कार्य करते हे समजण्यास मदत करते. न्यूरल नेटवर्क या विविध अभ्यासक्रमाचे एक फोकस आहे जे विद्यार्थ्यांना कामावर टेन्सॉरफ्लो तत्त्वे दर्शविण्यासाठी तज्ञ अँड्र्यू एनजी यांच्या ज्ञानाचा काही वापर करते.
हा एक मध्यम-स्तर अभ्यासक्रम आहे जो 100% ऑनलाइन आहे आणि चार आठवडे सुचविलेल्या कालावधीसह पूर्ण करण्यासाठी सुमारे आठ तासांचा कालावधी घेतात.
संगणक संगणकाच्या दृष्टीकोनातून तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षित करणे, टेन्सरफ्लो सर्वोत्तम पद्धती शिकणे, कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क समजणे आणि टेन्सरफ्लोसह मूलभूत तंत्रिका नेटवर्क तयार करणे शिकतील.
या प्रकारच्या व्हिज्युअलायझेशनसाठी आणि मशीन शिक्षण घटकांचे हाताळणी करण्यासाठी एक अष्टपैलू मार्गदर्शक.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
प्रॅक्टिस लर्निंग मध्ये टेन्सरफ्लो (डीपलियरिंग.ai द्वारे ऑफर केलेले)
चार मॉड्यूल विद्यार्थ्यांना कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) अनुप्रयोग आणि ते कसे तयार केले जातात ते एक्सप्लोर करण्यात मदत करतात. इमारत आणि प्रशिक्षण न्यूरल नेटवर्क या अभ्यासक्रमाचा एक भाग आहे आणि विद्यार्थी प्रतिमा ओळखण्यामध्ये आणि त्यातील वर्गीकरण क्षमता सुलभ करण्यासाठी प्रतिमा प्रक्रियेमध्ये विरोधाभास वापरण्यास शिकतील.
मशीन प्रक्रिया कशी करण्यास शिकतात आणि मज्जातंतू नेटवर्क इनपुट डेटा कसे हाताळतात यावर विद्यार्थ्यांना स्वतःहून नजर मिळू शकते.
हँड्स-ऑन एलिमेंट्स हे कोर्स वास्तविक जगात या प्रकारचे तंत्रज्ञान कसे कार्य करतात हे दर्शवेल. हा ऑनलाइन अभ्यासक्रम पूर्ण होण्यास सुमारे एक महिना लागतो आणि दरम्यानचा-स्तर अभ्यासक्रम आहे.
कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क आणि टेन्सरफ्लो (डीपलियरिंग.ई द्वारा ऑफर केलेले)
हा कोर्स विशेषत: कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्कवर केंद्रित आहे, जो मशीन शिक्षण जगातील विशिष्ट प्रकारची संकल्पना आहे. सीएनएन, ज्याला म्हणतात त्या तंत्रिका नेटवर्कमधील विविध स्तरांच्या माध्यमातून प्रतिमा प्रक्रिया हाताळते.
स्ट्रीडिंग आणि पॅडिंग यासारख्या तंत्रे प्रतिमांना फिल्टर करण्यासाठी आणि सर्वेक्षण करण्यासाठी वापरल्या जातात आणि अखेरीस संगणकास ऑब्जेक्ट्स किंवा इतर घटक ओळखण्यासाठी प्रशिक्षित करण्यासाठी ही माहिती प्रणालीद्वारे तयार केली जाते.
संगणक माहिती कशी "पाहतो" आणि कोणत्या विशिष्ट ऑपरेशन्समुळे प्रभावी प्रतिमा प्रक्रिया आणि ओळख कार्ये करतात याबद्दल विद्यार्थ्यांना शिकेल.
चेहर्यावरील ओळख, उत्पादन विकास आणि बरेच काही यासाठी सीएनएन क्षमता तयार करणे आणि त्यांची देखभाल करण्याच्या सर्वोत्कृष्ट पद्धती शोधण्यासाठी प्लॉट तोटणे, ओव्हरफिटिंग आणि ड्रॉप आउट यासारख्या विविध समस्यांबद्दल विद्यार्थी शिकतील.
हस्तांतरण शिक्षण देखील या अभ्यासक्रमाचा एक भाग असेल आणि विद्यार्थी यशस्वी परिमाणतेचा घटक म्हणून वैशिष्ट्य माहिती आणि वैशिष्ट्य निवडीबद्दल अधिक शिकतील.
दरम्यानचे-स्तर हा कोर्स सर्व ऑनलाइन आहे आणि चार आठवड्यांच्या सुचविलेल्या कोर्स टाइम फ्रेमसह पूर्ण होण्यास सुमारे सात तास लागतात.
जीसीपीवरील टेन्सरफ्लो सह प्रतिमा समजून घेणे (Google मेघ प्लॅटफॉर्मद्वारे ऑफर केलेले)
हा प्रगत मशीन लर्निंग कोर्स विशेषतः Google मेघ लक्षात घेऊन डिझाइन केलेला आहे. नवीन आणि सर्वोत्कृष्ट एमएल प्रोग्राम्स तयार करणा many्या बर्‍याच विकसकांसाठी हे वरचे वातावरण आहे.
हा कोर्स विद्यार्थ्यांना इमेज क्लासिफायर एकत्र ठेवण्यासाठी भिन्न रणनीती दर्शवेल आणि कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क बिल्ड समजण्यास त्यांना मदत करेल. वैशिष्ट्य शोध आणि निवड देखील या कोर्सच्या फोकसचा एक भाग आहे आणि विद्यार्थ्यांना ओव्हरफिटिंग आणि संबंधित समस्या कशा टाळता येतील याचे प्रशिक्षण मिळेल.
हँड्स-ऑन घटकांना मूलभूत एसक्यूएल, पायथन आणि टेन्सरफ्लोचे ज्ञान आवश्यक आहे.
हा कोर्स प्रगत स्तरावर 100% ऑनलाईन आहे आणि आठवड्यातून 5-7 तासांच्या सुचविलेल्या वेळेच्या गुंतवणूकीसह पूर्ण होण्यासाठी 11 तास लागतात.
Google मेघ प्लॅटफॉर्मवर टेन्सरफ्लोसह सर्व्हरलेस मशीन शिक्षण (Google मेघ प्लॅटफॉर्मद्वारे ऑफर केलेले)
हा कोर्स गूगल क्लाउड प्लॅटफॉर्मवर टेन्सरफ्लोबरोबर काम करण्याच्या कल्पनेचा उपयोग देखील करते, परंतु सर्व्हरलेस कंप्यूटिंगची कल्पना एका वेगळ्या प्रकारच्या वातावरणात मशीन इर्व्हिजन लर्निंगमध्ये जोडते.
सर्व्हरलेस संगणकात, कार्य आवश्यकतेनुसार वितरण करण्यासाठी डिझाइन केले आहेत. हा कोर्स या प्रकारच्या सेटअपच्या वापराच्या प्रकरणांबद्दल बोलेल आणि विद्यार्थ्यांना टेन्सरफ्लो एमएल मॉडेल तयार करण्यास भाग घेण्यास अनुमती देईल. प्रीप्रोसेसिंग वैशिष्ट्ये समजून घेऊन कार्यक्षम आभासी क्षमतेत एमएल मॉडेल कसे फिरवायचे यावर स्केलेबिलिटी आणि तैनातीवर जोर देण्यात आला आहे.
दरम्यानचे स्तरीय हा कोर्स सर्व ऑनलाइन आहे आणि एका आठवड्याच्या सूचित कालावधीसह, पूर्ण करण्यास 12 तास लागतात.
टेन्सरफ्लोसह नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (डीपलियरिंग.ai द्वारा ऑफर केलेले)
टेन्सरफ्लो आणि इतर मशीन लर्निंग टूल्सचा सर्वात लोकप्रिय अनुप्रयोग म्हणजे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (एनएलपी) चा सराव.
या कोर्समुळे विद्यार्थ्यांना भाषणांच्या युनिट्सच्या टॅगिंगशी संबंधित एनएलपीच्या काही घटकांशी आणि इतर तंत्रांशी परिचित होईल जे स्ट्रक्चरल भविष्यवाणी मॉडेल तयार करण्यात तंत्रिका नेटवर्कला मदत करतात. एनएलपीला एमएलकडून बराच फायदा झाला आहे आणि ही तंत्रे कशी कार्य करतात हे प्रथमदर्शनी पाहून विद्यार्थ्यांना फायदा होऊ शकतो.
ऑन-ऑन अभ्यासाद्वारे, विद्यार्थी टेन्सरफ्लोमध्ये वारंवार न्यूरल नेटवर्क आणि एलएसटीएम कसे लावायचे आणि टोकनलायझेशन आणि वेक्टर वापरुन प्रक्रिया कशी करावी यासारख्या वास्तविक जगाच्या समस्यांकडे लक्ष देतील.
हा कोर्स १००% ऑनलाइन इंटरमीडिएट-लेव्हल कोर्स आहे ज्यास चार आठवड्यांच्या सुचविलेल्या मुदतीसह पूर्ण करण्यास नऊ तास लागतात.
निष्कर्ष
एमएलच्या शेंगदाणे आणि बोल्टांशी अधिक चांगले संबंध साधण्यासाठी यापैकी कुठल्याही नवीन संधीचा वापर करा म्हणजे केवळ शब्दावलीच नव्हे तर टेन्सरफ्लोचा वापर करून यंत्रणा तयार झाल्या.