Учебное пособие по линейной регрессии с использованием Tensorflow и Keras скачать в хорошем качестве

Учебное пособие по линейной регрессии с использованием Tensorflow и Keras

📚 Ссылка на запись в блоге: https://learnopencv.com/tensorflow-ke... 📚 Ознакомьтесь с нашими БЕСПЛАТНЫМИ курсами в Университете OpenCV: https://opencv.org/university/free-co... Мы рассмотрим тему линейной регрессии на примере простой нейронной сети. Мы также покажем, как использовать Keras для моделирования и обучения сети, для изучения параметров линейной модели и визуализации её прогнозов. Прежде чем изучать глубокие нейронные сети, мы рассмотрим основные компоненты простой (линейной) нейронной сети. Начнём с линейной регрессии. Поскольку линейную регрессию можно смоделировать как нейронную сеть, она служит отличным примером для знакомства с основными компонентами нейронных сетей. Регрессия — это форма контролируемого обучения, целью которого является моделирование взаимосвязи между одной или несколькими входными переменными (признаками) и непрерывной (целевой) переменной. Мы предполагаем, что связь между входными переменными x и целевой переменной y может быть выражена как взвешенная сумма входных данных (т.е. модель линейна по параметрам). Короче говоря, линейная регрессия направлена ​​на обучение функции, которая сопоставляет один или несколько входных признаков одному целевому числовому значению. Рассматриваемые темы ✅Исследование набора данных ✅Модель линейной регрессии ✅Перспектива и терминология нейронных сетей ✅Моделирование нейронной сети в Keras ❓Часто задаваемые вопросы Что такое регрессионная модель Keras? Какой оптимизатор лучше всего подходит для линейной регрессии? Какая модель глубокого обучения лучше всего подходит для регрессии? Как использовать регрессию в Keras? Можно ли использовать TensorFlow для линейной регрессии? Могут ли нейронные сети выполнять линейную регрессию? Какая модель глубокого обучения лучше всего подходит для регрессии? Как использовать регрессию в TensorFlow? ⭐️ Временные метки:⭐️ 0:00–00:16: Введение 00:16–01:08: Нейронные сети 01:08–02:19: Набор данных Boston Housing 02:19–02:40: Печать признаков 02:40–03:27: Разделение данных 03:27–05:51: Пояснение 05:40–08:51: Создание модели с использованием нейронной сети 08:51–12:40: Реализация кода 12:40–14:14: Результат работы метода Fit 14:14–15:28: Метод Predict 15:28–17:56: Отображение данных на графике 17:56–18:21: Заключение Ресурсы: 📚 Ссылка на запись в блоге: https://learnopencv.com/tensorflow-ke... 🖥️ В нашем блоге https://learnopencv.com мы также делимся обучающими материалами и кодом по таким темам, как обработка изображений, классификация изображений, обнаружение объектов, обнаружение лиц, распознавание лиц, YOLO, сегментация, оценка позы и многим другим с использованием OpenCV (Python/C++), PyTorch и TensorFlow. 🤖 Учитесь у экспертов в области искусственного интеллекта: компьютерное зрение и курсы по искусственному интеллекту У ВАС есть возможность присоединиться к более чем 5300 (и их число растёт) исследователям, инженерам и студентам, которые прошли эти курсы, и вывести свои знания в области компьютерного зрения, искусственного интеллекта и глубокого обучения на новый уровень. 🤖 https://opencv.org/courses #️⃣ Свяжитесь с нами #️⃣ 📝 Linkedin:   / satyamallick   📱 Twitter:   / learnopencv   🔊 Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?... 📸 Instagram:   / learnopencv   🔗 Reddit:   / spmallick   🔖Хештеги🔖 #keras #tensorflow #машинноеобучение #нейроннаясеть #обнаружениеобъектов #глубокоеобучение #компьютерноезрение #изучениеopencv #opencv #урок #kerastutorial #tensorflowtutorial