Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 43.093
- Реакции
- 705.360
Последние темы автора:
[Дарья Артемова] Сборник рецептов Закусочные вафли - 10 рецептов + начинки...
[Дарья Артемова] Сборник рецептов Закусочные профитроли (2025)
[Ольга Богатова] Сборник десертов Как в кофейне (2025)
[Алексей Шадрин] [liveclasses] Рафаэль Севера — Аксели Галлен Каллела (2025)
[Вяжи.ру, Anne Ventzel] Вязаный спицами сверху теплый свитер-оверсайз Jilli...
[Дарья Артемова] Сборник рецептов Закусочные профитроли (2025)
[Ольга Богатова] Сборник десертов Как в кофейне (2025)
[Алексей Шадрин] [liveclasses] Рафаэль Севера — Аксели Галлен Каллела (2025)
[Вяжи.ру, Anne Ventzel] Вязаный спицами сверху теплый свитер-оверсайз Jilli...
[Udemy] Машинное Обучение в JavaScript с TensorFlow.js (2022)
Заинтересованы в использовании машинного обучения в приложениях и веб-сайтах JavaScript? Тогда этот курс для вас! Это учебник, который вы искали, чтобы стать современным мастером машинного обучения JavaScript в 2022 году. Он не просто охватывает основы, к концу курса у вас будут расширенные знания в области машинного обучения, которые вы сможете использовать в своем резюме. От абсолютного нуля до мастера — присоединяйтесь к революции TensorFlow.js.
Этот курс был разработан командой разработчиков программного обеспечения, увлеченных использованием JavaScript с машинным обучением. Мы проведем вас по сложным темам на практике и подкрепим обучение углубленными лабораторными работами и викторинами.
На протяжении всего курса мы используем данные о ценах на жилье, чтобы задавать все более сложные вопросы; «Можете ли вы предсказать стоимость этого дома?», «Можете ли вы сказать мне, есть ли в этом доме выход к воде?», «Можете ли вы классифицировать его как имеющий 1, 2 или 3+ спальни?». Каждый пример основывается на предыдущем, чтобы закрепить обучение простыми и последовательными шагами.
Машинное обучение в TensorFlow.js предоставляет вам все преимущества TensorFlow, но без Python. Это демонстрируется с помощью веб-примеров, потрясающих визуализаций и настраиваемых компонентов веб-сайта.
Этот курс веселый и увлекательный, а результаты машинного обучения представлены в небольших темах:
Часть 1. Введение в TensorFlow.js
Часть 2. Установка и запуск TensorFlow.js
Часть 3. Основные концепции TensorFlow.js
Часть 4. Подготовка данных с помощью TensorFlow.js
Часть 5. Определение модели
Часть 6 Обучение и тестирование в TensorFlow.js
Часть 7 Прогноз TensorFlow.js
Часть 8 - Бинарная классификация
Часть 9 - Мультиклассовая классификация
Часть 10 - Заключение и следующие шаги
Материал на английском языке
Подробнее:
Заинтересованы в использовании машинного обучения в приложениях и веб-сайтах JavaScript? Тогда этот курс для вас! Это учебник, который вы искали, чтобы стать современным мастером машинного обучения JavaScript в 2022 году. Он не просто охватывает основы, к концу курса у вас будут расширенные знания в области машинного обучения, которые вы сможете использовать в своем резюме. От абсолютного нуля до мастера — присоединяйтесь к революции TensorFlow.js.
Этот курс был разработан командой разработчиков программного обеспечения, увлеченных использованием JavaScript с машинным обучением. Мы проведем вас по сложным темам на практике и подкрепим обучение углубленными лабораторными работами и викторинами.
На протяжении всего курса мы используем данные о ценах на жилье, чтобы задавать все более сложные вопросы; «Можете ли вы предсказать стоимость этого дома?», «Можете ли вы сказать мне, есть ли в этом доме выход к воде?», «Можете ли вы классифицировать его как имеющий 1, 2 или 3+ спальни?». Каждый пример основывается на предыдущем, чтобы закрепить обучение простыми и последовательными шагами.
Машинное обучение в TensorFlow.js предоставляет вам все преимущества TensorFlow, но без Python. Это демонстрируется с помощью веб-примеров, потрясающих визуализаций и настраиваемых компонентов веб-сайта.
Этот курс веселый и увлекательный, а результаты машинного обучения представлены в небольших темах:
Часть 1. Введение в TensorFlow.js
Часть 2. Установка и запуск TensorFlow.js
Часть 3. Основные концепции TensorFlow.js
Часть 4. Подготовка данных с помощью TensorFlow.js
Часть 5. Определение модели
Часть 6 Обучение и тестирование в TensorFlow.js
Часть 7 Прогноз TensorFlow.js
Часть 8 - Бинарная классификация
Часть 9 - Мультиклассовая классификация
Часть 10 - Заключение и следующие шаги
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:![]()
Machine Learning in JavaScript with TensorFlow.js Course
Master machine learning with JavaScript and TensorFlowJS. Add artificial intelligence to websites, Node.js and web apps!www.udemy.com
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
