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Introdução ao TensorFlow em Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

O que você aprendeu

Capítulo 1
- Operações de baixo nível, básicas e avançadas
- Cálculo baseado em grafos
- Cálculo de gradiente e otimização
Capítulo 2
- Carregamento e transformação de dados
- Funções de perda pré-definidas e personalizadas
- Modelos lineares e treinamento em lotes

Capítulo 3
- Camadas densas de redes neurais
- Funções de ativação
- Algoritmos de otimização
- Treinamento de redes neurais
Capítulo 4
- Redes neurais no Keras
- Treinamento e validação
- A API Estimators

Esta imagem mostra uma captura de tela de modelos retornados por uma busca no TensorFlow Hub.

TensorFlow Probability
- Mais distribuições estatísticas
- Distribuições treináveis
- Conjunto ampliado de otimizadores

Esta imagem mostra um histograma com uma distribuição de probabilidade ajustada.

¹ Screenshot from https://tfhub.dev.

TensorFlow 2.0
- eager_execution()
- Integração mais estreita com keras
- Estimators
- function()

Esta imagem mostra um esquema da API Estimators e como ela se relaciona com APIs de nível inferior.

Esta imagem mostra um diagrama de uma rede neural.

A imagem mostra um grafo estático no TensorFlow.

¹ Screenshot taken from https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators

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