Giriş
Keras ile Machine Learning'e Girişbu öğrenme yolunun ilk modülünde, üst düzey Keras API'sini kullanarak sinir ağı oluşturmayı öğrendiniz. Bu modülde ilk modülde kodun model, eğitim, değerlendirme ve tahmin bölümlerini yeniden değerlendireceğiz, ancak bu kez alt düzey TensorFlow kavramlarını kullanacağız. Keras'ın birçok senaryoda ihtiyacınız olan tüm işlevleri sunduğunu unutmayın. Ancak Keras'ın sunduğundan daha fazla denetime ihtiyacınız olduğunu fark ederseniz TensorFlow'un alt düzey API'sini anlamak, ağ ve eğitim rutininizi özelleştirmek ve kodunuzun hatalarını daha ayrıntılı bir şekilde ayıklamak için ek esneklik sağlar.
Bu modülde Python konusunda rahat olduğunuzu ve bu öğrenme yolunun ilk modülünü tamamladığınızı veya Keras'ı zaten bildiğinizi varsayacağız. TensorFlow hakkında hiçbir bilgi olduğunu varsaymıyoruz.
Haydi başlayalım!
Öğrenme hedefleri
- Tensor, değişkenler ve otomatik farklılaştırma gibi temel TensorFlow konularını öğrenin.
- Hevesli yürütme ile graf yürütme arasındaki farkı öğrenin.
- TensorFlow kullanarak mevcut keras projesinin model ve eğitim döngüsünü yeniden değerlendirin.
Önkoşullar
- Python bilgisi
- Jupyter Notebook'ları kullanma hakkında temel bilgiler
- Bu öğrenme yolunun 1. modülünün tamamlanması veya Keras hakkında bilgi