TensorFlow: Machine Learning

TensorFlow é uma das bibliotecas mais poderosas para machine learning. Vamos criar um modelo do zero.

Modelo Simples

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Criar modelo sequencial
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compilar
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

Treinamento

# Treinar modelo
model.fit(
    x_train, y_train,
    epochs=10,
    batch_size=32,
    validation_data=(x_test, y_test)
)

# Avaliar
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')

Predição

# Fazer predições
predictions = model.predict(x_test)

# Para classificação
predicted_classes = tf.argmax(predictions, axis=1)