[Erfahrung in 3 Tagen] Tiefes Lernen mit TensorFlow x Python 3 https://www.udemy.com/tensorflow/learn/v4/overview
Ich hatte ein bisschen Biss auf Pyhton, also dachte ich, es wäre einfach, aber ich konnte verstehen, wie es geht, aber der Inhalt war erfrischend. Um es kurz zu erklären, war es die Erklärung des TensorFlow-Tutorials und des Anwendungsproblems. Der Zweck war, es zu implementieren, ohne sich um den Inhalt des Codes zu kümmern. Vorerst habe ich alles getan, von der Implementierung von TensorFlow bis zur Annahme von Bildern. Zuerst das Tutorial MNIST For ML Beginners https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Hiermit wird die Wahrscheinlichkeit berechnet, eine Zahl aus handgeschriebenen Zeichen zu treffen. Nächster Deep MNIST for Experts https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros Hier habe ich verschiedene Codes eingegeben, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, und genauere Werte als MNIST für ML-Anfänger ausgegeben.
Schließlich Image Recognition https://www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition Dies dient dazu, ein bereits vorhandenes Bilderkennungsprogramm zu implementieren und zu dem Bild zu wechseln, das Sie für die Anzeige vorbereitet haben.
Ich war ein absoluter Anfänger, aber die Erklärung war sehr leicht zu verstehen. Es gab viele Dinge, die ich nicht gut verstand, aber die erste war perfekt für Anfänger, um Bilderkennung und TensorFlow zu lernen. Ich habe mich nur gefragt, ob ich mathematische Kenntnisse wie Warteschlangen, Wahrscheinlichkeiten und Statistiken benötige, um mehr darüber zu erfahren.
1.anaconda, python, jupyter, terminal Es gibt verschiedene, aber warum brauchen Sie sie? 2. High School Mathematik hauptsächlich Matrix, Wahrscheinlichkeit
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