Exemple 2 de TensorFlow
Des données d'entrée
Réduire les pertes
Expliqué
Le modèle ci-dessus effectue 4 étapes importantes :
- Il collecte des données
- Il prépare les données
- Il forme un modèle
- Il évalue le modèle
Dans les chapitres suivants, vous apprendrez à programmer une copie de l'exemple ci-dessus.
Vous apprendrez à récupérer des données, à nettoyer des données et à tracer des données.
Vous apprendrez également à créer un modèle TensorFlow et à entraîner le modèle.
Graphiques (tfjs-vis)
Les graphiques sont affichés à l'aide de la bibliothèque tfjs-vis .
tfjs-vis est une petite bibliothèque pour la visualisation dans le navigateur destinée à être utilisée avec TensorFlow.js.
- Outils graphiques pour visualiser le Machine Learning
- Fonctions de visualisation des objets TensorFlow
- Les visualisations peuvent être organisées dans un Visor (une fenêtre de navigateur modale)
- Peut être utilisé avec des outils personnalisés tels que d3, Chart.js et Plotly.js
Les caractéristiques principales sont :