פלטפורמה מקצה לקצה ללמידת מכונה

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.

ניתוח נתונים יחסיים באמצעות גרף רשתות עצביות

GNNs יכולים לעבד מערכות יחסים מורכבות בין אובייקטים, מה שהופך אותם לטכניקה רבת עוצמה לחיזוי תנועה, גילוי רפואי ועוד.

שיפור הגישה לבריאות האם עם ML במכשיר

למד כיצד TensorFlow Lite מאפשר גישה להערכת אולטרסאונד עוברית, ומשפר את התוצאות הבריאותיות עבור נשים ומשפחות ברחבי קניה והעולם.

בניית מערכות המלצות עם למידת חיזוק

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.

  • כלים למפתחים

    כלים להערכת מודלים, אופטימיזציה של ביצועים וייצור זרימות עבודה של ML.