В этой главе мы узнаем об основах TensorFlow. Начнем с понимания структуры данных тензора.   Тензорная структура данных Тензорные элементы используются в качестве основных структур данных в языке TensorFlow. Тензорные элементы представляют соединительные ребра в любой блок-схеме,

Искусственный интеллект — одна из самых популярных тенденций последнего времени. Машинное обучение и глубокое обучение составляют искусственный интеллект. Диаграмма Венна, показанная ниже, объясняет взаимосвязь машинного обучения и глубокого обучения:   Машинное обучение Машинное обучение —

Важно понять математические понятия, необходимые для TensorFlow, прежде чем создавать базовое приложение в TensorFlow. Математика считается сердцем любого алгоритма машинного обучения. Именно с помощью основных понятий математики определяется решение для конкретного алгоритма машинного обучения.   Вектор Массив

Искусственный интеллект включает в себя процесс моделирования человеческого интеллекта с помощью машин и специальных компьютерных систем. Примеры искусственного интеллекта включают обучение, рассуждение и самокоррекцию. Приложения искусственного интеллекта включают распознавание речи, экспертные системы, распознавание изображений и машинное зрение.

Для установки TensorFlow важно, чтобы в вашей системе был установлен «Python». Python версии 3.4+ считается наилучшим для начала установки TensorFlow. Для установки TensorFlow в операционной системе Windows выполните следующие шаги. Шаг 1 — Убедитесь, что версия Python

TensorFlow — это библиотека или структура программного обеспечения, разработанная командой Google для максимально простой реализации концепций машинного обучения и глубокого обучения. Он объединяет вычислительную алгебру методов оптимизации для легкого вычисления многих математических выражений. Официальный сайт TensorFlow