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Understanding tensor constants, and tensor variables in TensorFlow.
Understanding automatic differentiation in TensorFlow.
Using automatic differentiation to solve a linear regression problem in TensorFlow.
In this 1.5 hour long project-based course, you will learn about constants and variables in TensorFlow, you will learn how to use automatic differentiation, and you will apply automatic differentiation to solve a linear regression problem. By the end of this project, you will have a good understanding of how machine learning algorithms can be implemented in TensorFlow. In order to be successful in this project, you should be familiar with Python, Gradient Descent, Linear Regression. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Mathematical Optimization
Machine Learning
Tensorflow
Linear Regression
Automatic Differentiation
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par PP
2 oct. 2020Great Course. Would've liked if a more sophisticated example was taken instead of linear regression, but nonetheless, great.
par TC
9 avr. 2020A good hands on training platform for beginners. A very basic project for beginners to begin with.
par PM
28 févr. 2021Another nice introduction to TensorFlow by Amit Yadav! Thanks for the project!
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
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Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.
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