Uma plataforma completa de machine learning

Introdução ao TensorFlow

O TensorFlow facilita a criação de modelos de ML que podem ser executados em qualquer ambiente. Saiba como usar as APIs intuitivas com exemplos de código interativos.

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)

Resolver problemas do mundo real com ML

Confira exemplos de como o TensorFlow é usado para melhorar a pesquisa e criar aplicativos com tecnologia de IA.

Analyze relational data using graph neural networks

GNNs can process complex relationships between objects, making them a powerful technique for traffic forecasting, medical discovery, and more.

Como melhorar o acesso à saúde materna com ML no dispositivo

Saiba como o TensorFlow Lite ajuda no acesso à avaliação de ultrassom fetal, melhorando os cuidados com a saúde para mulheres e famílias no Quênia e no mundo.

Crie sistemas de recomendação com aprendizado por reforço

Saiba como o Spotify usa o ecossistema do TensorFlow para criar um simulador off-line extensível e treinar agentes de aprendizado por reforço para gerar playlists.

Novidades no TensorFlow

Leia os comunicados mais recentes da equipe e da comunidade do TensorFlow.

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