機械学習のためのエンドツーエンドのプラットフォーム

TensorFlow を使ってみる

TensorFlow を使用すると、あらゆる環境で実行できる ML モデルを簡単に作成できます。 インタラクティブなコードサンプルを使用して、直感的な API の使用方法を学習しましょう。

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 を使用して現実世界の困難な問題を解決する

TensorFlow を使用して研究を推進し、AI を活用したアプリケーションを構築する例をご覧ください。

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.

オンデバイス ML による妊産婦の健康へのアクセスの改善

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強化学習を利用するレコメンデーション システムの構築

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TensorFlow の新機能

TensorFlow チームとコミュニティからの最新のお知らせをご覧ください。

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ML の学習

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