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TensorFlow 튜토리얼은 Jupyter 노트북으로 작성되었으며 설정이 필요 없는 호스팅된 노트북 환경인 Google Colab에서 직접 실행됩니다. Google Colab에서 실행 버튼을 클릭합니다.

시작하기에 가장 좋은 곳은 사용자 친화적인 Keras 순차 API입니다. 빌딩 블록을 연결하여 모델을 구축합니다. 이 튜토리얼을 마친 후에는 Keras 가이드 를 읽어보세요.
이것은 "Hello, World!" 노트북은 Keras Sequential API와 model.fit 을 보여줍니다.
이 노트북 컬렉션은 Keras를 사용한 기본적인 기계 학습 작업을 보여줍니다.
이 자습서에서는 tf.data 를 사용하여 다양한 데이터 형식을 로드하고 입력 파이프라인을 빌드합니다.
Keras 기능 및 하위 분류 API는 사용자 지정 및 고급 연구를 위한 실행별 정의 인터페이스를 제공합니다. 모델을 빌드한 다음 정방향 및 역방향 패스를 작성합니다. 사용자 지정 계층, 활성화 및 훈련 루프를 생성합니다.
이것은 "Hello, World!" 노트북은 Keras 서브클래싱 API와 맞춤형 훈련 루프를 사용합니다.
이 노트북 컬렉션은 TensorFlow에서 사용자 지정 레이어 및 교육 루프를 구축하는 방법을 보여줍니다.
여러 GPU, 여러 머신 또는 TPU에 모델 교육을 배포합니다.
고급 섹션에는 신경망 기계 번역 , TransformersCycleGAN 을 비롯한 많은 유익한 노트북 예제가 있습니다.
TensorFlow를 사용한 기계 학습에 대한 소개는 다음 동영상을 확인하세요.
TensorFlow를 사용하여 고급 모델 또는 메서드를 구축하기 위한 라이브러리 를 탐색하고 TensorFlow를 확장하는 도메인별 애플리케이션 패키지에 액세스합니다. 이것은 이러한 프로젝트에 사용할 수 있는 자습서의 샘플 입니다.
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