Знайомство з машинним навчанням і бібліотекою TensorFlow схоже на перші уроки в автошколі, коли ви мучаєтеся з паралельним паркуванням, намагаєтеся переключити передачу в потрібний момент і не переплутати дзеркала, гарячково згадуючи послідовність дій, у той час як ваша нога нервово тремтить газу. Це складна, але необхідна вправа. Так і в машинному навчанні: перш ніж використовувати сучасні системи розпізнавання осіб або алгоритми прогнозування на фондовому ринку, вам доведеться розібратися з відповідним інструментарієм і набором інструкцій, щоб потім без проблем створювати власні системи. мета - познайомити з основами, щоб потім швидко розпочати вирішення реальних завдань. Від огляду концепцій машинного навчання та принципів роботи з TensorFlow, ви перейдете до базових алгоритмів, вивчите нейронні мережі та зможете самостійно вирішувати завдання класифікації, кластеризації, регресії та прогнозування.