Başlarken

TensorFlow Hub , ince ayar yapmaya hazır ve her yerde konuşlandırılabilir, önceden eğitilmiş modellerin kapsamlı bir deposudur. tensorflow_hub kitaplığı ile en son eğitilmiş modelleri minimum miktarda kodla indirin.

Aşağıdaki öğreticiler, ihtiyaçlarınız için TF Hub modellerini kullanmaya ve uygulamaya başlamanıza yardımcı olacaktır. Etkileşimli öğreticiler, bunları değiştirmenize ve değişikliklerinizle birlikte yürütmenize olanak tanır. Etkileşimli bir öğreticinin üst kısmındaki Google Colab'da Çalıştır düğmesini tıklayın.

Yeni başlayanlar için

Makine öğrenimi ve TensorFlow'a aşina değilseniz, görüntüleri ve metinleri nasıl sınıflandıracağınıza ilişkin bir genel bakış alarak, görüntülerdeki nesneleri algılayarak veya ünlü sanat eserleri gibi kendi resimlerinizi stilize ederek başlayabilirsiniz:

Çiçekleri ayırt etmek için önceden eğitilmiş bir görüntü sınıflandırıcının üzerine bir Keras modeli oluşturun.

BERT ile Metni Sınıflandırın

Bir metin sınıflandırma duygu analizi görevini çözmek için bir Keras modeli oluşturmak için BERT kullanın.
Bir sinir ağının Picasso, van Gogh tarzında veya kendi tarzınızdaki bir görüntü gibi bir görüntüyü yeniden çizmesine izin verin.
FasterRCNN veya SSD gibi modelleri kullanarak görüntülerdeki nesneleri tespit edin.

Deneyimli geliştiriciler için

TensorFlow Hub'dan NLP, resimler, ses ve video modellerinin nasıl kullanılacağına ilişkin daha gelişmiş eğitimlere göz atın.

NLP eğitimleri

TensorFlow Hub modelleriyle yaygın NLP görevlerini çözün. Sol gezinme bölümünde mevcut tüm NLP eğitimlerini görüntüleyin.

Evrensel Cümle Kodlayıcı ile cümleleri sınıflandırın ve anlamsal olarak karşılaştırın.
TPU üzerinde çalışan GLUE kıyaslama görevlerini çözmek için BERT kullanın.
Çok dilli evrensel cümle kodlayıcı Soru-Cevap modelini kullanarak SQuAD veri kümesindeki diller arası soruları yanıtlayın.

Resim eğitimleri

GAN'ların, süper çözünürlüklü modellerin ve daha fazlasının nasıl kullanılacağını keşfedin. Sol gezinme bölümünde mevcut tüm resim eğitimlerini görüntüleyin.

GAN'ları kullanarak yapay yüzler oluşturun ve bunlar arasında enterpolasyon yapın.
Aşağı örneklenmiş görüntülerin çözünürlüğünü iyileştirin.
Verilen görüntülerin maskelenmiş kısmını doldurun.

Sesli eğitimler

Perde tanıma ve ses sınıflandırması dahil olmak üzere ses verileri için eğitimli modelleri kullanan öğreticileri keşfedin.

SPICE modelini kullanarak şarkı söylerken kendinizi kaydedin ve sesinizin perdesini tespit edin.
Sesleri AudioSet-YouTube korpusundan 521 ses olayı sınıfı olarak sınıflandırmak için YAMNet modelini kullanın.

Video eğitimleri

Eylem tanıma, video enterpolasyonu ve daha fazlası için video verileri için eğitimli makine öğrenimi modellerini deneyin.

Şişirilmiş 3D ConvNet modelini kullanarak bir videodaki 400 eylemden birini tespit edin.
3D Convolutions ile Inbetweening kullanarak video kareleri arasında enterpolasyon yapın.

Metinden Videoya Alma

Bir metin sorgusuyla en alakalı videoları bulun.