Computer >> บทช่วยสอนคอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> Python
Python
  1. การ Normalize ข้อมูลเพื่อทำนายประสิทธิภาพเชื้อเพลิง Auto MPG ด้วย TensorFlow

    บทนำ TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python การติดตั้ง pip install tensorflow Tensor และปัญหา Regression เทนเซอร์ = อาร์เรย์หลายมิติ สำหรับ Data flow graph ทำนายตัวแปรต่อเนื่อง ชุดข้อมูล Auto MPG ข้อมูลรถยนต์ยุค 70-80s คุณสมบัติ: น้ำหนัก แรงม้า ปริมาตรเครื่องยนต์ ฯลฯ ทำนาย MP

  2. การทำนายประสิทธิภาพเชื้อเพลิงจาก Auto MPG ด้วย TensorFlow

    บทนำ TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python มีเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพคำนวณ ใช้ NumPy และอาร์เรย์หลายมิติ (เทนเซอร์) รองรับ Deep Neural Networks สเกลได้ดี มีดาต้ASET ยอดนิยม ใช้ GPU computation จัดการทรัพยากรอัตโนมัติ มีไลบรารี ML มากมาย เอกสารดี รันโมเดล Deep Learning ฝึกและสร้าง

  3. การฝึกโมเดล (Fit) กับข้อมูล Auto MPG ด้วย TensorFlow

    บทนำ TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python ใช้ในงานวิจัยและการผลิต การติดตั้ง pip install tensorflow Tensor และปัญหา Regression เทนเซอร์ = อาร์เรย์หลายมิติ สำหรับ Data flow graph ทำนายตัวแปรต่อเนื่อง ชุดข้อมูล Auto MPG ข้อมูลรถยนต์ยุค 70-80s คุณสมบัติ: น้ำหนัก แรงม้า ปริมาตร

  4. การประเมินโมเดลจากชุดข้อมูล Auto MPG ด้วย TensorFlow

    บทนำ TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python ใช้ในงานวิจัยและการผลิต การติดตั้ง pip install tensorflow Tensor และปัญหา Regression เทนเซอร์ = อาร์เรย์หลายมิติ สำหรับ Data flow graph ปัญหา Regression: ทำนายตัวแปรต่อเนื่อง ชุดข้อมูล Auto MPG ข้อมูลรถยนต์ยุค 70-80s คุณสมบัติ: น้ำห

  5. การทำนายค่า MPG จาก Auto MPG dataset ด้วย TensorFlow

    บทนำ TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python ใช้ในงานวิจัยและการผลิต คุณสมบัติ Tensor Rank - มิติของเทนเซอร์ Type - ชนิดข้อมูลองค์ประกอบ Shape - ขนาดแถวและคอลัมน์ ปัญหา Regression และชุดข้อมูล Auto MPG ทำนายตัวแปรต่อเนื่อง ชุดข้อมูล Auto MPG มีข้อมูลรถยนต์ยุค 70-80s คุณสมบัติ

  6. การสร้างโมเดล Sequential บน Auto MPG ด้วย TensorFlow (เวอร์ชัน Linear)

    บทนำ TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python รองรับ Deep Learning คุณสมบัติ Tensor Rank - มิติของเทนเซอร์ Type - ชนิดข้อมูลองค์ประกอบ Shape - ขนาดแถวและคอลัมน์ การติดตั้ง pip install tensorflow โมเดล Sequential โมเดลที่สร้างจากการวางเลเยอร์ซ้อนกัน (stack of layers) ตัวอย่าง

  7. การสร้างโมเดล Sequential บน Auto MPG ด้วย TensorFlow

    บทนำ TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python รองรับ Deep Learning การติดตั้ง pip install tensorflow คุณสมบัติของ Tensor Rank - มิติของเทนเซอร์ (order/number of dimensions) Type - ชนิดข้อมูลขององค์ประกอบ (1D, 2D, nD) Shape - จำนวนแถวและคอลัมน์รวมกัน ปัญหา Regression และชุดข้อ

  8. การสร้างโมเดล DNN บนชุดข้อมูล Auto MPG ด้วย TensorFlow

    บทนำ TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google ใช้กับ Python รองรับ Deep Learning เทนเซอร์เป็นอาร์เรย์หลายมิติสำหรับ Data flow graph ชุดข้อมูล Auto MPG ข้อมูลประสิทธิภาพเชื้อเพลิงรถยนต์ 1970-80s มีคุณสมบัติ: น้ำหนัก แรงม้า ปริมาตรเครื่องยนต์ ฯลฯ เป้าหมายทำนาย MPG ตัวอย่าง: การฝึกโมเดล DNN ด้วยฟีเจอร์ H

  9. การใช้โมเดล DNN ทำนายค่า MPG จากชุดข้อมูล Auto MPG ด้วย TensorFlow

    ภาพรวม TensorFlow เฟรมเวิร์ก ML จาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python รองรับ Deep Neural Networks ใช้ในงานวิจัยและการผลิต เทนเซอร์คืออาร์เรย์หลายมิติ สำหรับแผนภาพกระแสข้อมูล ปัญหา Regression เป้าหมายคือทำนายตัวแปรต่อเนื่อง เช่น ราคา ความน่าจะเป็น หรือในที่นี้คือประสิทธิภาพเชื้อเพลิง (MPG) ของรถยนต์ ช

  10. วิธีใช้ TensorFlow บันทึกและโหลดน้ำหนักโมเดลสำหรับชุดข้อมูล MNIST

    บทนำ TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องจาก Google โค้ดเปิด ใช้กับ Python สำหรับอัลกอริทึม Deep Learning และอื่นๆ ใช้ในงานวิจัยและผลิตจริง มีเทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพคำนวณคณิตศาสตร์ซับซ้อน เนื่องจากใช้ NumPy และอาร์เรย์หลายมิติ (เทนเซอร์) การติดตั้ง pip install tensorflow ปัญหา Overfittin

  11. วิธีใช้ TensorFlow กำหนดโมเดลสำหรับชุดข้อมูล MNIST

    บทนำเกี่ยวกับ TensorFlow TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดย Google เป็นโค้ดเปิด (open-source) ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) และอื่นๆ มาใช้งาน ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากใช้ NumPy

  12. วิธีใช้ Keras สร้าง callback และบันทึก weights ด้วย Python

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพช่วยดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากใช้ NumPy และอาร์เร

  13. วิธีใช้ Keras ประเมินโมเดลด้วย Python

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต Keras ถูกพัฒนาขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัย ONEIROS (Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Opera

  14. วิธีใช้ Keras โหลด weights จาก checkpoint และประเมินโมเดลใหม่ด้วย Python

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต แพ็กเกจ tensorflow สามารถติดตั้งบน Windows ได้ด้วยคำสั่งด้านล่าง: pip install tensorflow Tensor คือโครงสร้า

  15. วิธีใช้ Keras บันทึก weights ของโมเดลหลังจากจำนวน epochs ที่กำหนดใน Python

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพช่วยดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว แพ็กเกจ tensorflow สามารถติด

  16. วิธีใช้ Keras ฝึกโมเดลด้วย callback ใหม่ใน Python

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพช่วยดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว แพ็กเกจ tensorflow สามารถติด

  17. วิธีใช้ TensorFlow ทดสอบ รีเซ็ตโมเดล และโหลด checkpoint ล่าสุด

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต มีเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพช่วยดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากใช้ NumPy และอาร์เร

  18. วิธีใช้ Keras บันทึก weights แบบมืออาชีพด้วย Python

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต Keras ถูกพัฒนาขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัย ONEIROS (Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Opera

  19. วิธีใช้ Keras บันทึกโมเดลทั้งหมดด้วย Python

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต Keras เป็น API การเรียนรู้เชิงลึก ที่เขียนด้วย Python เป็น API ระดับสูงที่มีอินเทอร์เฟซที่มีประสิทธิภาพช่วย

  20. วิธีใช้ Keras โหลดโมเดลใหม่จากโมเดลที่บันทึกไว้ด้วย Python

    TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ Google จัดให้ เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกับ Python เพื่อนำอัลกอริทึม การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ มาใช้งาน ใช้ทั้งในงานวิจัยและการผลิต แพ็กเกจ tensorflow สามารถติดตั้งบน Windows ได้ด้วยคำสั่งด้านล่าง: pip install tensorflow Tensor คือโครงสร้า

Total 9001 -คอมพิวเตอร์  FirstPage PreviousPage NextPage LastPage CurrentPage:224/451  20-คอมพิวเตอร์/Page Goto:1 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230