Plataforma de extremo a extremo enfocada en el aprendizaje automático

Comienza a usar TensorFlow

TensorFlow facilita la creación de modelos de AA que pueden ejecutarse en cualquier entorno. Aprende a usar las APIs intuitivas con muestras de código interactivas.

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)

Resuelve problemas del mundo real a través del AA

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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.

Mejoras en el acceso a la salud materna con el AA integrado en el dispositivo

Descubre cómo TensorFlow Lite permite acceder a evaluaciones de ecografías fetales, lo que contribuye a un mejor cuidado de la salud de mujeres y familias de Kenia y el resto del mundo.

Crea sistemas de recomendación con aprendizaje por refuerzo

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