M2i Formation

Découvrez notre formationTensorFlow

Présentiel

3 jours (21 heures) - BIG-TFW

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Objectifs pédagogiques

  • Appliquer des modèles mathématiques avec TensorFlow.

Niveau requis

Avoir des connaissances avancées en statistiques et en Python.

Public concerné

Statisticiens, consultants Big Data, data analystes, data scientifiques.

La Défense09/09/20191 980 € HTInscriptions en cours, places disponiblesRéserver

Sessions
planifiées
Sessions
ouvertes
Sessions
confirmées
Réserver
le stage

Les bases de Machine Learning et de Recursive Neural Networks (RNN)

  • ML et RNN
  • Backpropagation
  • Long Short-Term Memory (LSTM)

Bases de TensorFlow

  • Création, initialisation, enregistrement et restauration de variables TensorFlow
  • Alimentation, lecture et préchargement des données TensorFlow
  • Comment utiliser TensorFlow ?
  • Infrastructure pour former des modèles à l'échelle
  • Visualisation et évaluation des modèles avec TensorBoard

TensorFlow Mechanics 101

  • Préparation des données
  • Le téléchargement
  • Les entrées et pointeurs
  • Construire un graphe
  • Les inférences
  • Les pertes
  • Le training
  • L'apprentissage du modèle (le mettre à l'épreuve)
  • Le graphe
  • La session
  • La boucle d'apprentissage
  • Evaluer le modèle
  • Construire le graphe d'évaluation
  • Evaluer les sorties

Utilisation avancée

  • Les threads et les files
  • Traitement distribué avec TensorFlow
  • Ecrire la documentation et partager le modèle
  • Personnaliser les lecteurs de données
  • Utilisation des GPUs
  • Manipulation des modèles à partir des fichiers dans TensorFlow

TensorFlow Serving

  • Introduction
  • Les bases du Serving
  • Le Serving avancé
  • Serving, un modèle de création

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