मशीन लर्निंग के लिए एक एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म

TensorFlow के साथ आरंभ करें

TensorFlow ऐसे ML मॉडल बनाना आसान बनाता है जो किसी भी वातावरण में चल सकते हैं। इंटरैक्टिव कोड नमूनों के माध्यम से सहज ज्ञान युक्त एपीआई का उपयोग करना सीखें।

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)

एमएल के साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं का समाधान करें

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