Fabrício Ziliotti

Introdução

O que é?

TensorFlow é uma biblioteca/framework de código aberto de machine learning, sendo aplicável a uma ampla variedade de tarefas.

Pode ser visto como um conjunto de funções utilizadas para criação e treinamento de redes neurais afim de detectar e decifrar padrões e correlações.

Motivação

O desenvolvimento de soluções Machine learning requer um nível de conhecimento em estatística, cálculo e vários algoritmos específicos .

O TensorFlow tenta facilitar o desenvolvimentos dessas soluções abstraindo muitos destes conceitos.

Ex: quando usamos uma biblioteca pra ordenar vetores.

Porque Tensorflow?

"TensorFlow, as the name indicates, is a framework to define and run computations involving tensors"

Um tensor é uma generalização de vetores e matrizes para dimensões potencialmente mais altas.

Internamente, o TensorFlow representa os tensores como matrizes n-dimensionais dos tipos de dados base.

Nos exemplos práticos vai ficar mais claro.

Porque Tensorflow?

O TensorFlow permite que desenvolvedores criem grafos de fluxo de dados, daí o termo flow .

No caso do TensorFlow, estas estruturas descrevem como os dados vão se mover, ou uma série de nódulos de processamento.

Cada nódulo em um grafo representa uma operação matemática e cada conexão ou aresta entre os nódulos é um array de dados multidimensional.

Resumidamente

Quem usa?

Github - Tensorflow

Permissiva

Exemplo

Treinando Rede Neural para reconhecer dígitos escritos à mão

https://github.com/Fziliotti/IA-TensorFlow/tree/master/TF_Python

Exemplo

Tensorflow JS

Github - Tensorflow JS

WebGL (Web Graphics Library) é uma API do JavaScript para renderizar gráficos 3D e 2D dentro de um navegador web compatível sem o uso de plug-ins.

usando o <canvas>

Exemplo prático

Link do repositório do exercício resolvido:

https://github.com/Fziliotti/tensorflow-ia/tree/master

• Criar arquivo HTML e baixar os scritps do tensorflow e tfjs-vis;
• Criar arquivo script contendo toda a lógica:
  • Buscar dados dos carros e plotar na página (aprendizado supervisionado);
  • Criar modelo e plotar sumário;
  • Treina o modelo passando os dados convertidos da maneira correta;
  • Testar o modelo usando a função de predição;

Qual a relação entre HorsePower e MPG (miles per galon)

Conclusão

• O Tensorflow é uma plataforma end-to-end de código aberto que está crescendo a cada dia.
• Entregando facilidade para a criação, treinamento e teste dos modelos de machine learning.
• É bastante usado no meio acadêmico e também em produção pelos grandes players do mercado.
• E agora também permite rodar os modelos criados em vários ambientes, como no browser, nos servidores, e em dispositivos móveis.

TensorBoard

Ferramenta que permite inspecionar e analisar os dados e o processamento do tensorflow por meio de um painel interativo Web.

Onde achar contéudo?

link : https://github.com/tensorflow/tensorflow

Alguns vídeos de referência

Introdução a Deep Learning e Tensorflow: Teoria e Pratica!

https://www.youtube.com/watch?v=mAIRkkItPSc

Utilize o TensorFlow.js no seu navegador (Coding TensorFlow)

https://www.youtube.com/watch?v=epSgXU3AyiI

Livro Machine Learning for Humans

https://www.dropbox.com/s/e38nil1dnl7481q/machine_learning.pdf?dl=0

Dúvidas Fáceis ?

Pra quem quiser, criei um repositório no github com os exemplos

https://github.com/Fziliotti/IA-TensorFlow/

É isso =)

Obrigado!