Inizia con TensorFlow
TensorFlow semplifica la creazione di modelli ML che possono essere eseguiti in qualsiasi ambiente. Scopri come utilizzare le API intuitive attraverso esempi di codice interattivi.
import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)
Risolvi problemi del mondo reale con il machine learning
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Le GNN possono elaborare relazioni complesse tra oggetti, rendendole una potente tecnica per la previsione del traffico, la scoperta medica e altro ancora.
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