יסודות למידת מכונה עם TensorFlow
תכנית הלימודים הזו מיועדת לאנשים שהם:
- חדש ב-ML, אבל בעלי רקע תכנות בינוני
תוכן זה נועד להדריך מפתחים חדשים ב-ML בשלבי ההתחלה של מסע ה-ML שלהם. תראה שרבים מהמשאבים משתמשים ב-TensorFlow, עם זאת, הידע ניתן להעברה למסגרות אחרות של למידת מכונה.
שלב 1: הבן מה זה ML
TensorFlow 2.0 נועד להקל על בניית רשתות עצביות ללמידת מכונה, ולכן TensorFlow 2.0 משתמש ב-API בשם Keras. הספר Deep Learning with Python מאת פרנסואה צ'ולט, היוצר של Keras, הוא מקום מצוין להתחיל בו. קרא את פרקים 1-4 כדי להבין את היסודות של ML מנקודת מבטו של מתכנת. המחצית השנייה של הספר מתעמקת בתחומים כמו ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, למידה עמוקה גנרטיבית ועוד. אל תדאג אם הנושאים האלה מתקדמים מדי כרגע, מכיוון שהם יהיו הגיוניים יותר בבוא העת.
ספר מבוא זה מספק גישת קוד ראשון כדי ללמוד כיצד ליישם את תרחישי ה-ML הנפוצים ביותר, כגון ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית (NLP) ומודל רצף עבור אינטרנט, נייד, ענן וזמני ריצה משובצים.
⬆ או ⬇
קח קורס מקוון כגון Introduction to TensorFlow של Coursera או Intro to TensorFlow for Deep Learning של Udacity, שניהם מכסים את אותם יסודות כמו ספרו של פרנסואה. ייתכן גם שתמצא את הסרטונים האלה מ-3blue1brown מועילים, שנותנים לך הסברים מהירים לגבי אופן הפעולה של רשתות עצביות ברמה מתמטית.
השלמת שלב זה תיתן לך את היסודות של אופן הפעולה של ML, ויכין אותך להעמיק.
DeepLearning.AI
מבוא ל-TensorFlow עבור AI, ML ולמידה עמוקהקורס זה, שפותח בשיתוף עם צוות TensorFlow, הוא חלק מהתמחות המפתחים של TensorFlow והוא ילמד אותך שיטות עבודה מומלצות לשימוש ב-TensorFlow.
בקורס מקוון זה שפותח על ידי צוות TensorFlow ו-Udacity, תלמד כיצד לבנות יישומי למידה עמוקה עם TensorFlow.
