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TensorFlow 시작하기

TensorFlow를 사용하면 어떤 환경에서도 실행할 수 있는 ML 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 대화형 코드 샘플을 통해 직관적인 API를 사용하는 방법을 알아보세요.

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)

ML을 사용해 실제 문제 해결하기

TensorFlow를 사용하여 어떻게 연구를 발전시키고 AI 기반 애플리케이션을 빌드하는지에 관한 예시를 살펴보세요.

Analyze relational data using graph neural networks

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