A prenda mais sobre IA … antes que a IA aprenda mais sobre VC!
Nascido nos laboratórios do Google Brain, o TensorFlow emergiu como uma das ferramentas mais poderosas e versáteis para o desenvolvimento de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para computação numérica que utiliza grafos de fluxo de dados. É desenvolvido em Python e C++ e possui suporte para diversas plataformas, incluindo CPUs, GPUs e até mesmo dispositivos móveis.
Entre suas principais funcionalidades, destacam-se a criação e treinamento de modelos de redes neurais, processamento de dados em grande escala, deploy de modelos em produção e experimentação rápida com diferentes arquiteturas de redes neurais.
Um exemplo comum de uso do TensorFlow é na classificação de imagens. Utilizando redes neurais convolucionais, é possível treinar um modelo para reconhecer objetos em imagens com alta precisão.
Método aplicado para encontrar a classe à qual aquele pixel pertence como resultado de uma operação matemática determinada com base nos valores em diferentes canais (bandas) de cada pixel, que geralmente se baseia em diferentes reflexões espectrais de objetos nas imagens para fins de detecção. Estes dados categorizados podem então ser usados para produzir mapas temáticos da cobertura do solo contidos numa imagem.
A arquitetura do TensorFlow é baseada em grafos de computação, onde os nós representam operações matemáticas e as arestas representam os tensores, ou seja, os dados que fluem entre as operações. Isso permite uma execução eficiente e paralela de operações.
Tensorboard é um conjunto de ferramentas web para inspeção, visualização e compreensão dos grafos e execuções do Tensorflow. Tensorboard pode ser usado para visualizar os grafos de seus modelos em detalhes. Você pode plotar métricas como custo e acurácia durante a execução do treinamento, mostrar o histograma de como um tensor muda ao longo do tempo, mostrar dados adicionais, coletar metadados em tempo de execução, medir o consumo de memória ou o tamanho do tensor por nodos.
À medida que avançamos em direção a um futuro cada vez mais impulsionado pela inteligência artificial e pelo aprendizado de máquina, o papel do TensorFlow se torna ainda mais crucial. Sua flexibilidade, eficiência e escalabilidade o tornam uma escolha primordial para uma ampla gama de aplicações, desde reconhecimento de fala até robótica avançada. Com o contínuo investimento em pesquisa e desenvolvimento, é evidente que o TensorFlow está preparado para liderar a próxima onda de inovação tecnológica.
Aqui está um exemplo simples de treinamento de um modelo de regressão linear usando TensorFlow e Python 3. É opcional instalar o TensorFlow localmente ou utilizar a ferramente cloud.
Instalar o TensorFlow localmente
pip install tensorflow
versão com suporte a GPU (se você tiver o hardware necessário e os drivers corretos instalados):
pip install tensorflow-gpu
Aprendizagem de máquina
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Dados de treinamento
x_train = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_train = 2 * x_train + 1 + np.random.normal(scale=0.1, size=100).astype(np.float32)# Definição do modelo
W = tf.Variable(tf.random.normal([1]))
b = tf.Variable(tf.random.normal([1]))def linear_regression(x):
return W * x + b# Função de custo (MSE)
def mean_square_error(y_pred, y_true):
return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))# Otimizador
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.1)# Processo de treinamento
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = linear_regression(x_train)
loss = mean_square_error(y_pred, y_train)
gradients = tape.gradient(loss, [W, b])
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [W, b])) if (epoch+1) % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.numpy()}')# Plotando os resultados
plt.scatter(x_train, y_train, label='Dados de Treinamento')
plt.plot(x_train, linear_regression(x_train), color='red', label='Modelo Treinado')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Regressão Linear com TensorFlow')
plt.legend()
plt.show()
Neste exemplo, estamos treinando um modelo de regressão linear simples para prever valores baseados em um conjunto de dados de treinamento gerados aleatoriamente. O TensorFlow é usado para definir o modelo, calcular a função de custo (Erro Quadrático Médio), atualizar os pesos usando o otimizador (Gradiente Descendente Estocástico) e finalmente plotar os resultados.
- Image Classification with TensorFlow. Disponível em: https://medium.com/@ilaslanduzgun/image-classification-with-tensorflow-a361c7b1eb05
- Neural Networks. Disponível em: https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi
- Tutoriais do Google Brain. Disponível em: https://www.tensorflow.org/tutorials?hl=pt-br
- TensorFlow. Disponível em: https://wesinalves.github.io/tensorflow/2018/08/15/bemvindo-tensorflow.html
- Exemplo de treinamento de TensorFlow. Disponível em: https://learn.microsoft.com/pt-br/azure/machine-learning/how-to-train-tensorflow?view=azureml-api-2
- No github exitem modelos para treinar IA. Disponível em: https://github.com/tensorflow/models
- TensorFlow (A Plataforma de Machine Learning da Google). Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=2eYLt1NA4Ss
- A google oferece um treinamento inicial de Machine Learning. Disponíve em: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/pt-br/tutorials/quickstart/beginner.ipynb?hl=pt-br
- Mãos à obra aprendizado de máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow. Disponível em: https://www.amazon.com.br/M%C3%A3os-obra-aprendizado-Scikit-Learn-inteligentes/dp/8550815489
- Blog da inteligencia artificial do Google. Disponível em: https://blog.google/intl/pt-br/
- Introdução a TensorFlow. Disponível em: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/first-steps-with-tensorflow/toolkit?hl=pt-br
- Deep Learning with Python, Second Edition (English Edition). Disponível em: https://www.amazon.com.br/Deep-Learning-Python-Second-English-ebook/dp/B09K81XLN1
- Fundamentals of Google AI for Web Based Machine Learning. Disponível em: https://www.edx.org/certificates/professional-certificate/google-fundamentals-of-google-ai-for-web-based-machine-learning
- Programa de cursos integrados TensorFlow: técnicas avançadas. Disponível em: https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-advanced-techniques
- Programa de cursos integrados TensorFlow: dados e implantação. Disponível em: https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-data-and-deployment
- Programa de cursos integrados Aprendizagem profunda. Disponível em: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
- Curso da MIT sobre Aprendizagem de Máquina. Disponível em: http://introtodeeplearning.com/
- Curso intensivo de machine learning com as APIs do TensorFlow. Disponível em: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course?hl=pt-br
- Introdução ao TensorFlow para inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Disponível em: https://www.coursera.org/learn/introduction-tensorflowd
- Programa de cursos integrados Matemática para aprendizado de máquina. Disponível em: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning
- Python TensorFlow for Machine Learning — Neural Network Text Classification Tutorial. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=VtRLrQ3Ev-U
- Introdução ao ML. Disponível em: https://www.youtube.com/playlist?list=PLQY2H8rRoyvyuN1IeGM9Hm5TArtg8W8U9
- Essence of Calculos. Disponível em: https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr
- Essence of linear algebra. Disponível em: https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab
- TensorFlow. Disponível em: https://www.youtube.com/playlist?list=PLs6AluHXaQnjeI6jzDkpKXvbPj31i4GgF
- Learning TensorFlow.js. Disponível em: https://www.oreilly.com/library/view/learning-tensorflowjs/9781492090786/
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