Abril del 2023

Boletín de TensorFlow de abril de 2023

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Reduzca los sesgos no deseados con el emparejamiento Logit contrafactual
Mejore la equidad del modelo con una nueva técnica de la biblioteca TensorFlow Model Remediation . El emparejamiento Logit contrafactual garantiza que la predicción de un modelo no cambie cuando se elimina o reemplaza un atributo sensible al que se hace referencia en un ejemplo.
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Cómo Adobe está mejorando Photoshop Web con TensorFlow.js
Lea cómo Adobe utiliza el aprendizaje automático basado en web en JavaScript para permitir tareas avanzadas como la selección de objetos en Photoshop Web y mejora el rendimiento del modelo hasta en un 200 % con la compatibilidad con el backend de TensorFlow.js .
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Explore las características de interoperabilidad de MATLAB
Descubra cómo integra TensorFlow con MATLAB convirtiendo modelos de aprendizaje profundo o ejecutando código Python y MATLAB juntos.
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Cómo Vodafone utiliza TFDV para avanzar en la gobernanza de datos a escala
Lea cómo Vodafone industrializa su flujo de trabajo de aprendizaje automático utilizando TensorFlow Data Validation para detectar anomalías en sus canalizaciones y garantizar el cumplimiento de los contratos de datos.
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Descubra OpenXLA, un ecosistema de compilador de ML de código abierto
OpenXLA permite a los desarrolladores compilar y optimizar modelos para una capacitación y servicio eficientes en una amplia variedad de hardware. Explore sus beneficios de rendimiento, escala y portabilidad.
Más información sobre OpenXLA
Uso de TensorFlow para aprendizaje profundo sobre datos de video
Aprenda a procesar videos o datos 3D de una manera que ahorre memoria con los tutoriales de TensorFlow. Comience con la descripción general a continuación o vea charlas técnicas que muestran cómo cargar datos de video y crear un modelo de clasificación de video .
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Mejore la equidad del modelo con una nueva técnica de la biblioteca TensorFlow Model Remediation . El emparejamiento Logit contrafactual garantiza que la predicción de un modelo no cambie cuando se elimina o reemplaza un atributo sensible al que se hace referencia en un ejemplo.
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