TensorFlow দিয়ে শুরু করুন
TensorFlow যেকোনো পরিবেশে চলতে পারে এমন ML মডেল তৈরি করা সহজ করে তোলে। ইন্টারেক্টিভ কোড নমুনার মাধ্যমে কীভাবে স্বজ্ঞাত API ব্যবহার করবেন তা শিখুন।
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)
ML এর সাথে বাস্তব বিশ্বের সমস্যা সমাধান করুন
গবেষণাকে এগিয়ে নিতে এবং AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে TensorFlow কীভাবে ব্যবহার করা হয় তার উদাহরণগুলি অন্বেষণ করুন।
জিএনএনগুলি বস্তুর মধ্যে জটিল সম্পর্ক প্রক্রিয়া করতে পারে, যা তাদের ট্র্যাফিক পূর্বাভাস, চিকিৎসা আবিষ্কার এবং আরও অনেক কিছুর জন্য একটি শক্তিশালী কৌশল তৈরি করে।
জানুন কিভাবে LiteRT (পূর্বে TensorFlow Lite) ভ্রূণের আল্ট্রাসাউন্ড মূল্যায়নে অ্যাক্সেস সক্ষম করে, কেনিয়া এবং সারা বিশ্বের মহিলাদের এবং পরিবারের স্বাস্থ্যের ফলাফলগুলিকে উন্নত করে৷
শিখুন কিভাবে Spotify TensorFlow ইকোসিস্টেম ব্যবহার করে একটি প্রসারিত অফলাইন সিমুলেটর ডিজাইন করে এবং প্লেলিস্ট তৈরি করতে RL এজেন্টদের প্রশিক্ষণ দেয়।
TensorFlow এ নতুন কি আছে
TensorFlow টিম এবং সম্প্রদায়ের সাম্প্রতিক ঘোষণাগুলি পড়ুন।
ইকোসিস্টেম অন্বেষণ
মডেলিং, স্থাপনা এবং অন্যান্য কর্মপ্রবাহকে ত্বরান্বিত করতে উত্পাদন-পরীক্ষিত সরঞ্জামগুলি আবিষ্কার করুন।
লাইব্রেরি
TensorFlow.js
জাভাস্ক্রিপ্ট বা Node.js ব্যবহার করে সরাসরি ব্রাউজারে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিন এবং চালান৷
লাইব্রেরি
LiteRT
Android, iOS, Raspberry Pi, এবং Edge TPU-এর মতো মোবাইল এবং প্রান্ত ডিভাইসগুলিতে ML স্থাপন করুন।
API
tf.ডেটা
ডেটা প্রিপ্রসেস করুন এবং এমএল মডেলের জন্য ইনপুট পাইপলাইন তৈরি করুন।
লাইব্রেরি
TFX
উত্পাদন ML পাইপলাইন তৈরি করুন এবং MLOps সেরা অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করুন৷
API
tf.keras
TensorFlow এর উচ্চ-স্তরের API দিয়ে ML মডেল তৈরি করুন।
লিঙ্কডইন