Introduzione
TensorFlow è un framework diffuso per l'uso di Machine Learning. Questo modulo illustra Keras, che è un'API di livello superiore e intuitiva rilasciata come parte di TensorFlow. Per molti scenari, il livello di astrazione fornito da Keras offre tutte le funzionalità necessarie, senza la complessità dei concetti di livello inferiore di TensorFlow.
Alla fine di questo modulo, se si ritiene che sia necessaria una maggiore flessibilità rispetto a Keras, il quinto modulo di questo percorso di apprendimento, Introduzione a Machine Learning con TensorFlow, illustra come implementare una parte del codice Keras in questo modulo usando le API TensorFlow di livello inferiore.
Sia questo modulo che il modulo cinque illustrano come creare una rete neurale di base usando il set di dati Fashion MNIST come origine dati. Si creerà una rete neurale che accetta immagini di abbigliamento come input e quindi li classifica in base al contenuto, ad esempio Shirt, Coat o Dress.
Per questo modulo si presuppone che si abbia familiarità con Python, ma non si presuppone alcuna conoscenza di Keras o TensorFlow.
È ora di iniziare.
Obiettivi di apprendimento
- Informazioni su come caricare e preparare i dati da usare in Machine Learning.
- Informazioni su come specificare l'architettura di una rete neurale di Deep Learning.
- Impara ad addestrare una rete neurale.
- Informazioni su come eseguire una stima usando una rete neurale.
Prerequisiti
- Conoscenza di Python
- Conoscenza di base della modalità di utilizzo di Jupyter Notebook