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

Learn how LiteRT (formerly TensorFlow Lite) enables access to fetal ultrasound assessment, improving health outcomes for women and families around Kenya and the world.

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

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