Как машинное обучение и deep learning методы, которые становятся популярными, смысл интуитивно понятными и простыми абстракциями, которые позволяют быстрое развитие и быстрое создание прототипов этих моделей критически. В этом курсе, создание и развертывание Keras модели в мульти-облачной среде, освоить простые и интуитивно понятные функции и классы, которые Keras, предлагаемых к построению нейронных сетевых моделей. Во-первых, вы выиграете понимание основные функционирование нервных клеток и, как нейронные сети структурированы и обучаться. Вы узнаете самый простой вид модели, сети для линейной регрессии, что может быть построен с помощью простого Последовательного модель-класс в Keras, наряду с другими формами Последовательной модели как convolutional neural networks for image classification. Далее вы будете двигаться на рекуррентной нейронной сети и понимают их способность сохранять состояние выходов из последних экземпляров, и построить одну последовательность к последовательности RNN для перевода языка с английского на французский о Keras' функциональный API. В конечном итоге вы научитесь создавать и обучать, эти модели на самой популярной облачной платформы Azure, AWS и GCP. Узнать свой IaaS-и PaaS-предложения для машинное обучение и deep learning VMs или распределенной training framework для подготовки наших моделей. В конце этого курса, вы будете очень комфортно с Keras high-level API строить свой machine-learning-модели и знать, как вы можете использовать эти модели, чтобы облако для обучения весов.

DOWNLOAD






turbobit

---