TensorFlow: A Revolução do Aprendizado de Máquina na Prática

Se você já ouviu falar sobre machine learning e ficou curioso para saber mais, chegou a hora de explorar o poder do TensorFlow. Este framework open-source desenvolvido pelo Google está aqui para facilitar a sua vida na criação de modelos de machine learning.

Por que TensorFlow?

Antes de mais nada, vamos deixar claro que o TensorFlow não é o único framework de machine learning por aí, mas é certamente um dos mais populares. Com ele, você pode desenvolver desde modelos simples até redes neurais complexas com relativamente facilidade. E convenhamos, quem não gosta de facilidade, não é mesmo?

Como começar com TensorFlow

Para começar a sua jornada com TensorFlow, a primeira coisa a fazer é instalar o framework. Você pode fazer isso via pip, o gerenciador de pacotes do Python. Ah, sim, o TensorFlow é compatível com Python, porque conveniência é a palavra de ordem por aqui.


pip install tensorflow

Agora que você tem o TensorFlow devidamente instalado, está na hora de colocar as mãos na massa e começar a criar os seus modelos de machine learning. Prepare-se para se impressionar com a sua própria genialidade (ou não, mas a esperança é a última que morre).

Exemplo simples de uso do TensorFlow

Vamos criar um modelo de machine learning extremamente simplificado para prever se um animal é um cachorro ou um gato. Sim, estamos falando de um modelo extremamente básico, afinal, precisamos começar do zero, certo? Sem mais delongas, vamos ao código:


import tensorflow as tf

# Definindo os dados de treinamento
dados_treinamento = tf.constant([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
resultados_esperados = tf.constant([[0], [0], [0], [1]])

# Definindo o modelo
modelo = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Compilando o modelo
modelo.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Treinando o modelo
modelo.fit(dados_treinamento, resultados_esperados, epochs=1000)

# Fazendo previsões
resultado = modelo.predict(tf.constant([[1, 1]]))
print(resultado)

E aí está! Um pequeno exemplo para você começar a explorar o TensorFlow e todo o seu potencial no mundo do aprendizado de máquina. Divirta-se criando modelos cada vez mais complexos e impressionando os seus amigos (ou não, mas a esperança é a última que morre, parte 2).

TensorFlow: A Revolução do Aprendizado de Máquina na Prática