Урок по TensorFlow 04 — Линейная регрессия — Полный разбор проекта

Новая серия обучающих уроков по TensorFlow 2! Изучите все основы, необходимые для начала работы с этим фреймворком глубокого обучения! Часть 4 — Линейная регрессия В этой части мы реализуем полноценный проект с задачей регрессии. Мы научимся загружать, анализировать и предварительно обрабатывать данные с помощью pandas. Затем мы построим простую линейную модель, используя слой keras.Dense, и спрогнозируем новые значения. Затем расширим эту модель до глубокой нейронной сети и узнаем о важности функций активации. ~~~~~~~~~~~~~~ ОТЛИЧНЫЕ ПЛАГИНЫ ДЛЯ ВАШЕГО РЕДАКТОРА КОДА ~~~~~~~~~~~~~~ ✅ Пишите более чистый код с Sourcery: https://sourcery.ai/?utm_source=youtu... * Получите мое бесплатное руководство по NumPy: https://www.python-engineer.com/numpy... 🚀🚀 Получите эксклюзивный контент на Patreon: 🚀🚀   / patrickloeber   Если вам понравилось это видео, пожалуйста, подпишитесь на канал! Учебные материалы доступны на GitHub: https://github.com/patrickloeber/tens... Функции активации:    • PyTorch Tutorial 12 - Activation Functions   Ссылки: https://www.tensorflow.org Код основан на: https://www.tensorflow.org/tutorials/... 🚀🚀 ПОДПИШИТЕСЬ НА МОЮ РАССЫЛКУ 🚀🚀 https://www.python-engineer.com/newsl... Вы можете найти меня здесь: Веб-сайт: https://www.python-engineer.com Twitter:   / patloeber   GitHub: https://github.com/patrickloeber Музыка: https://www.bensound.com/ #Python Курс Разделы: 01 Установка TensorFlow 02 Основы TensorFlow 03 Нейронные сети TensorFlow 04 Линейная регрессия TensorFlow 05 Сверточные нейронные сети TensorFlow (CNN) 06 Сохранение и загрузка моделей TensorFlow 07 Функциональный API TensorFlow 08 Многовыходной проект TensorFlow 09 Трансферное обучение TensorFlow 10 RNN / LSTM / GRU TensorFlow 11 Обработка естественного языка TensorFlow TensorFlow 2, Keras, глубокое обучение, курс TensorFlow, курс для начинающих TensorFlow, учебное пособие TensorFlow ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- Это рекламная ссылка. Перейдя по ней, вы не понесете никаких дополнительных затрат, а вместо этого поддержите меня и мой проект. Большое спасибо за поддержку! 🙏