Training Tensorflow Machine Learning

Über Tensorflow

Tensorflow ist eine Open-Source-Software für maschinelle Lernanwendungen. Es ist sehr flexibel, da es APIs für verschiedene Programmiersprachen wie Python, Java und JavaScript bietet und auf vielen Arten von Geräten und Betriebssystemen laufen kann, wobei die Rechenleistung von CPUs und GPUs genutzt wird.

Aufgrund des flexiblen Layouts und der zahlreichen verfügbaren Standardbibliotheken ist Tensorflow sehr gut zugänglich und erfordert relativ wenig Aufwand, um komplexe Machine Learning-Modelle zu implementieren. Anhand Ihrer Websitedaten mit dem Empfehlungsalgorithmus können Sie beispielsweise vorhersagen, welches Produkt ein Besucher in den Warenkorb legt.

Das von Google Brains entwickelte System wird von Google intern unter anderem für das Bildersuchsystem verwendet.

Ablauf des Trainings

In der Schulung "Machine Learning with Tensorflow" lernen Sie die Prinzipien des maschinellen Lernens kennen und treffen auf Daten basierende Vorhersagen. Dann beginnen wir mit Tensorflow. Sie lernen die Struktur des Systems und die Installation und Konfiguration von Tensorflow kennen. Zum Schluss implementieren Sie erweiterte Produktionsaufgaben wie Trainingsmodelle und das Erstellen von Diagrammen.

• Grundlagen Machine Learning und Recursive Neural Networks (RNN)
• • Neuronale Netze und RNN
  • Backpropagation
  • Long short-term memory (LSTM)
• TensorFlow-Basis
• • TensorFlow-Variablen
  • Arbeiten mit TensorFlow-Daten
  • TensorFlow-Infrastruktur
  • Visualisieren von Modellen mit TensorBoard
• Arbeiten mit TensorFlow
• • Vorbereiten von Daten
  • Aufbau von Graphen
  • Inferenz und Verlust
  • Trainieren von Modellen
  • Train Loop
  • Sessions
  • Auswerten von Modellen
  • Eval Graph und Ausgabe
• Tensorflow Advanced
• • Threading
  • Arbeiten mit Warteschlangen
  • Verteilter TensorFlow
  • Anpassen von Durchflussdatenlesern mit GPU
  • Advanced Modelle
• TensorFlow Serving
• • Einführung Serving
  • Serving Inception Model