פלטפורמה מקצה לקצה ללמידת מכונה

התחל עם TensorFlow

TensorFlow מקל על יצירת מודלים של ML שיכולים לפעול בכל סביבה. למד כיצד להשתמש בממשקי ה-API האינטואיטיביים באמצעות דוגמאות קוד אינטראקטיביות.

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)

לפתור בעיות בעולם האמיתי עם ML

חקור דוגמאות לאופן שבו TensorFlow משמש לקידום מחקר ולבניית יישומים המופעלים על ידי בינה מלאכותית.

שיפור הגישה לבריאות האם עם ML במכשיר

למד כיצד TensorFlow Lite מאפשר גישה להערכת אולטרסאונד עוברית, ומשפר את התוצאות הבריאותיות עבור נשים ומשפחות ברחבי קניה והעולם.

בניית מערכות המלצות עם למידת חיזוק

למד כיצד Spotify משתמש במערכת האקולוגית TensorFlow כדי לעצב סימולטור לא מקוון הניתן להרחבה ולהכשיר את סוכני RL ליצור רשימות השמעה.

פרוס דגמי שפה גדולים ב-Android

למד כיצד לבצע אופטימיזציה של LLMs ולפרוס אותם עם TensorFlow Lite עבור יישומי AI גנרטיביים.

מה חדש ב-TensorFlow

קרא את ההכרזות האחרונות מצוות TensorFlow והקהילה.

  • כלים למפתחים

    כלים להערכת מודלים, אופטימיזציה של ביצועים וייצור זרימות עבודה של ML.