TensorFlow (A Plataforma de Machine Learning da Google) // Dicionário do Programador. Untitled. Olá, este post está dividido em duas partes:Parte 1: Tensorflow — Uma porta de entrada para Machine LearningParte 2: Tensorflow — Prevendo o preço de casas com base na sua área total Avançando nos estudos de Data science, aqui vou seguir me aventurando neste mundo desconhecido, o famigerado mundo de Machine Learning.
Seguindo a mesma ideia de outros posts que já fiz aqui, este post será a segunda parte dos estudos de TensorFlow. No primeiro post foi falado o que é o TensorFlow, explicado alguns conceitos, como ele funciona e quais são seus principais benefícios. O objetivo deste post é mostrar o uso de TensorFlow do ponto de vista de um desenvolvedor de software. Aviso: Durante estes estudos eu percebi a necessidade de conhecer ao menos o básico de estatísticas. Regressão linear é um modelo estatístico que examina o relacionamento linear entre duas(Regressão linear simples) ou mais(Regressão linear múltipla) variáveis — uma independente e outra dependente. Y = mX + b. Untitled. Untitled. Untitled. Untitled. Untitled. Google lança TensorFlow Quantum: biblioteca de código aberto para Machine Learning quântico.
Clique para copiar O Google anunciou nessa segunda-feira (9), o lançamento do TensorFlow Quantum, uma biblioteca de código aberto para a prototipagem rápida de modelos de Machine Learning (ML) quânticos.
A estrutura pode construir conjuntos de dados quânticos, protótipo de modelos quânticos híbridos e clássicos de ML. Segundo o anúncio da empresa, o TensorFlow Quantum (TFQ) fornece as ferramentas necessárias para reunir as comunidades de computação quântica e pesquisa de ML para controlar e modelar sistemas quânticos naturais ou artificiais, por exemplo, processadores NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) com aproximadamente 50 a 100 qubits. A estrutura foi desenvolvida em colaboração com a Universidade de Waterloo, a divisão da Alphabet para projetos inovadores - a X e Volkswagen. “Hoje, o TensorFlow Quantum é voltado principalmente para a execução de circuitos quânticos em simuladores clássicos de circuitos quânticos. TensorFlow 2.0: melhores práticas e o que mudou - Data Hackers - Medium. Muitas mudanças foram aplicadas no TensorFlow 2.0 para tornar os desenvolvedores mais produtivos, como: Construção dos Modelos mais Fácil O Keras é o framework mais utilizado pelos iniciantes na área justamente por sua facilidade de uso e rápida prototipagem.
Para quem não conhece o Keras, ele é apenas uma camada de alto-nível para outros framework de Deep Learning, como TensorFlow, Theano e CNTK. No TensorFlow 2.0, o Keras foi “incorporado” ao TensorFlow através do módulo tf.keras. Com isso, toda a API do Keras (como Sequential, Functional e Subclassing; além dos métodos clássicos comofit, predict, compile, etc) também está presente no TF. Agora, construir modelos no TensorFlow fica muito mais fácil e intuitivo!
Limpeza das APIs Antigamente, o TF sofria com a quantidade de código duplicado, principalmente no módulo contrib, mantido pela comunidade em sua maioria. Eager Execution O Fim das Variáveis Globais O TensorFlow 1.X dependia fortemente de namespaces globais. Funções, não sessões. Getting started: Training and Prediction with TensorFlow Estimator. Before using AI Platform with this tutorial, you should be familiar with machine learning and TensorFlow.
To learn more, refer to Machine Learning Crash Course using TensorFlow APIs. For many more educational resources about machine learning, see Learn with Google AI. This document provides an introductory, end-to-end walkthrough of training and prediction on AI Platform. You will walk through a sample that uses a census dataset to: Create a TensorFlow 1.14 training application and validate it locally.Run your training job on a single worker instance in the cloud.Run your training job as a distributed training job in the cloud.Optimize your hyperparameters by using hyperparameter tuning.Deploy a model to support prediction.Request an online prediction and see the response.Request a batch prediction.
The sample builds a wide and deep model for predicting income category based on United States Census Income Dataset. >50K—Greater than 50,000 dollars<=50K—Less than or equal to 50,000 dollars. Basic classification: Classify images of clothing This guide trains a neural network model to classify images of clothing, like sneakers and shirts.
It's okay if you don't understand all the details; this is a fast-paced overview of a complete TensorFlow program with the details explained as you go. This guide uses tf.keras, a high-level API to build and train models in TensorFlow. Import the Fashion MNIST dataset Loading the dataset returns four NumPy arrays: