Regression with Automatic Differentiation in TensorFlow

4.7
étoiles
52 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
3,795 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

Understanding tensor constants, and tensor variables in TensorFlow.

Understanding automatic differentiation in TensorFlow.

Using automatic differentiation to solve a linear regression problem in TensorFlow.

Clock1.5 hours
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

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.

Les compétences que vous développerez

Mathematical OptimizationMachine LearningTensorflowLinear RegressionAutomatic Differentiation

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Tensor Constants

  2. Tensor Variables

  3. Automatic Differentiation

  4. Watching Tensors

  5. Persistent Tape

  6. Generating Data for Linear Regression

  7. Linear Regression

Comment fonctionnent les projets guidés

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

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