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TensorFlow 시작하기

TensorFlow를 사용하면 어떤 환경에서도 실행할 수 있는 ML 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 대화형 코드 샘플을 통해 직관적인 API를 사용하는 방법을 알아보세요.

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)

ML을 사용해 실제 문제 해결하기

TensorFlow를 사용하여 어떻게 연구를 발전시키고 AI 기반 애플리케이션을 빌드하는지에 관한 예시를 살펴보세요.

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.

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