Regression with Automatic Differentiation in TensorFlow

4.7
estrelas
51 classificações
oferecido por
Coursera Project Network
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Neste projeto guiado, você irá:

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
BeginnerBásico
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

Mathematical OptimizationMachine LearningTensorflowLinear RegressionAutomatic Differentiation

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Tensor Constants

  2. Tensor Variables

  3. Automatic Differentiation

  4. Watching Tensors

  5. Persistent Tape

  6. Generating Data for Linear Regression

  7. Linear Regression

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

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Perguntas Frequentes – FAQ

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