Это курс для всех, кто желает освоить Науку о данных, которая состоит из нескольких приложений – сфер наук, выстраивающихся в пирамиду. Чтобы работать с самыми разными слоями Data Science, стоит сформировать понимание всех основополагающих, и в этом курсе речь пойдет о разделах Машинного обучения. Вы узнаете, из каких наук сформирована Наука о данных, почему именно Python стал «языком данных», и как TensorFlow позволяет выполнять невероятные задачи Машинного обучения всего за пару десятков строк кода.
Вы научитесь устанавливать фреймворк, проверять его работоспособность, а также выполнять элементарные операции над матрицами. Как только вступительная часть закончится, мы перейдем к созданию нейронных сетей, и здесь TensorFlow предлагает беспрецедентный синтаксис для решения самых высокоуровневых задач Машинного обучения, как то:
- распознавание изображений животных
- создание текста на основе произведения Шекспира
- стилизация изображений под известные картины
Помимо решения классических задач, нам предстоит погрузиться в мир моделей еще глубже: мы отследим процесс обучения с помощью специального плагина TensorBoard и увеличим эффективность нейронной сети с помощью тюнинга гипер-параметров. Вы узнаете, какие графики используются для мониторинга качества обучения, что такое графы и как они выглядят в TensorBoard.
Технологии: numpy, tensorboard, os, time, keras, matplotlib.
