www.machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

Глубокое обучение с TensorFlow 2.0

Дата публикации Oct 3, 2019

Примечание редактора: смотрите выступление ДжонаГлубокое обучение с TensorFlow 2.0" вODSC West 2019,

Этим летом у меня был взрыв, говорящий вПогружение А.И. -первое ежегодное мероприятие Open Data Science Conference (ODSC) в Нью-Йорке. Место встречи было безупречным, организаторы были исключительно хорошо подготовлены, и докладчики рассказали о большом количестве тем. В частности, я был впечатлен уровнем вовлеченности и вдумчивостью вопросов, заданных аудиторией на моем семинаре,Глубокое обучение с TensorFlow 2.0(слайды из выступления доступныВот).

[Связанная статья:Медведи тоже должны учиться - практическое обучение с помощью TensorFlow 2.0 и TF-агентов]

Учитывая этот выдающийся опыт, я ужасно рад представить расширенную 3,5-часовую версию этого интерактивного семинара наODSC WestКрупнейшая встреча ODSC в Сан-Франциско в среду, 30 октября.

мойГлубокое обучение с TensorFlow 2.0Семинар послужит учебным пособием по теории глубокого обучения, которая с помощью практических демонстраций воплотит в жизнь революционный подход к машинному обучению. Критически, эти демонстрации будутTensorFlow 2.0это новейшая версия самой популярной в мире библиотеки глубокого обучения (см. таблицу ниже), включая встроенный в настоящее время простой в использовании API-интерфейс Keras.

Семинар будет разбит на три урока:

  1. Необоснованная эффективность глубокого обучения
  2. Основная теория глубокого обучения
  3. Глубокое обучение с TensorFlow 2.0

На первом уроке я:

  • Представьте, что такое искусственные нейронные сети (ANN) и как они способствуют созданию уникально эффективных моделей глубокого обучения, которые стали повсеместными в последние годы.
  • Охватите ряд семейств глубокого обучения, которые развернуты в различных приложениях, таких как машинное зрение, обработка естественного языка и сверхчеловеческая игра
  • Сравните и сопоставьте относительные преимущества и наиболее ценные варианты использования самых популярных библиотек глубокого обучения, включая TensorFlow 2.0, Keras и PyTorch.

Во втором урокеОсновная теория глубокого обучения, Что ж:

  • Разработайте и обучите предварительную ANN с использованием TensorFlow 2.0 и его высокоуровневого API Keras в практической демонстрации Jupyter для ноутбука в рамкахColabоблачная среда
  • Охватите все основные теории, связанные с глубоким обучением, в том числе:
  • искусственные нейроны
  • функции активации
  • типы слоев
  • функции стоимости
  • обратное распространение
  • стохастический градиентный спуск
  • модные оптимизаторы (например, Надам)
  • показатели эффективности
  • инициализация веса
  • настройка гиперпараметра
  • избегать переоснащения (например, с отсева)
  • Используйте площадку TensorFlow для визуализации теории сети глубокого обучения в действии

Финальный урок свяжет весь контент из предыдущих уроков. А именно, мы будем:

  • Суммируйте все новые функциональные ассоциации с версией 2.0 TensorFlow, включая:
  • Стремительная автодифференциация
  • своевременная компиляция
  • подклассов
  • tf.data для конвейеров данных
  • tf.io для обработки данных
  • TensorFlow Служит для развертывания модели на многих серверах
  • TensorFlow Lite для развертывания на мобильных или встроенных устройствах
  • TensorFlow.js для веб-браузеров
  • Пересмотрите наш вводный блокнот ANN Jupyter из урока 1 и в интерактивном режиме дополните его всей теорией, которую мы изучили в уроке 2, для создания высокопроизводительной модели глубокого обучения
  • Разработка сверточной нейронной сети для достижения успеха в задачах машинного зрения

[Связанная статья:Потоковая обработка данных с помощью Apache Kafka и TensorFlow]

В конце концов, вы уйдете с семинара с интуитивным пониманием основ глубокого обучения. С советами по преодолению распространенных ошибок и передовыми методиками проектирования и обучения ANN, предоставляемыми в простых ноутбуках Jupyter (это будет смесьтетради из моей книгиГлубокое обучениеи мойгрядущее видеоурок по TensorFlow 2.0), у вас будут все знания, необходимые для применения современных моделей глубокого обучения к вашим собственным данным.

После семинара я буду подписывать копии своихнедавно выпущенная книга(обложка на фото) на специальной сессии, включая раздачу бесплатных подписанных копий. Я очень жду встречи с вами!

Примечание редактора: смотрите выступление ДжонаГлубокое обучение с TensorFlow 2.0" вODSC West 2019,


Оригинальный пост здесь.

Читайте больше статей по науке о данных наOpenDataScience.com, в том числе учебники и руководства от начинающих до продвинутых уровней!Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесьи получать последние новости каждый четверг.

Оригинальная статья

Footer decor

© www.machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map