התחל עם TensorFlow
TensorFlow מקל על יצירת מודלים של ML שיכולים לפעול בכל סביבה. למד כיצד להשתמש בממשקי ה-API האינטואיטיביים באמצעות דוגמאות קוד אינטראקטיביות.
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)
לפתור בעיות בעולם האמיתי עם ML
חקור דוגמאות לאופן שבו TensorFlow משמש לקידום מחקר ולבניית יישומים המופעלים על ידי בינה מלאכותית.
GNNs יכולים לעבד מערכות יחסים מורכבות בין אובייקטים, מה שהופך אותם לטכניקה רבת עוצמה לחיזוי תנועה, גילוי רפואי ועוד.
למד כיצד TensorFlow Lite מאפשר גישה להערכת אולטרסאונד עוברית, ומשפר את התוצאות הבריאותיות עבור נשים ומשפחות ברחבי קניה והעולם.
למד כיצד Spotify משתמש במערכת האקולוגית TensorFlow כדי לעצב סימולטור לא מקוון הניתן להרחבה ולהכשיר את סוכני RL ליצור רשימות השמעה.
מה חדש ב-TensorFlow
קרא את ההכרזות האחרונות מצוות TensorFlow והקהילה.
חקור את המערכת האקולוגית
גלה כלים שנבדקו בייצור כדי להאיץ מודלים, פריסה וזרימות עבודה אחרות.
סִפְרִיָה
TensorFlow Lite
פרוס ML במכשירים ניידים וקצה כמו Android, iOS, Raspberry Pi ו-Edge TPU.
סִפְרִיָה
TensorFlow.js
אימון והפעל דגמים ישירות בדפדפן באמצעות JavaScript או Node.js.
ממשק API
tf.data
עיבוד מוקדם של נתונים ויצירת צינורות קלט עבור מודלים של ML.
סִפְרִיָה
TFX
צור צינורות ML לייצור והטמיע שיטות עבודה מומלצות של MLOps.
ממשק API
tf.keras
צור מודלים של ML עם ה-API ברמה גבוהה של TensorFlow.