Kwiecień 2023 r.

Biuletyn TensorFlow, kwiecień 2023 r

Dołącz do TensorFlow podczas Google I/O
Dowiedz się o najnowszych osiągnięciach uczenia maszynowego, w tym o tworzeniu generatywnych aplikacji AI z najnowszymi modelami dużych języków i nie tylko, w Google I/O. Zapoznaj się z programem i zarejestruj się już teraz.
Zarejestruj się teraz
Zmniejsz niezamierzone stronniczość dzięki kontrfaktycznemu parowaniu logitowemu
Popraw uczciwość modelu dzięki nowej technice z biblioteki TensorFlow Model Remediation . Kontrfaktyczne parowanie logitowe zapewnia, że ​​przewidywanie modelu nie ulegnie zmianie po usunięciu lub zastąpieniu wrażliwego atrybutu, do którego odwołuje się przykład.
Przeczytaj bloga
Jak Adobe ulepsza Photoshop Web za pomocą TensorFlow.js
Przeczytaj, jak firma Adobe wykorzystuje internetowe uczenie maszynowe w języku JavaScript, aby umożliwić zaawansowane zadania, takie jak wybieranie obiektów w programie Photoshop Web, i poprawia wydajność modelu nawet o 200% dzięki obsłudze zaplecza TensorFlow.js .
Przeczytaj bloga
Poznaj funkcje współdziałania MATLAB-a
Dowiedz się, jak integrować TensorFlow z MATLAB-em poprzez konwersję modeli głębokiego uczenia się lub jednoczesne uruchamianie kodu Python i MATLAB.
Przeczytaj bloga
Jak Vodafone wykorzystuje TFDV do usprawnienia zarządzania danymi na dużą skalę
Przeczytaj, jak Vodafone uprzemysławia przepływ pracy w zakresie uczenia maszynowego, korzystając z funkcji sprawdzania poprawności danych TensorFlow , aby wykrywać anomalie w swoich potokach i zapewniać zgodność z kontraktami dotyczącymi danych.
Przeczytaj bloga
Odkryj OpenXLA, ekosystem kompilatora ML typu open source
OpenXLA umożliwia programistom kompilowanie i optymalizację modeli w celu wydajnego szkolenia i obsługi na szerokiej gamie sprzętu. Poznaj zalety związane z wydajnością, skalą i przenośnością.
Dowiedz się o OpenXLA
Korzystanie z TensorFlow do głębokiego uczenia się na danych wideo
Dowiedz się, jak przetwarzać dane wideo lub 3D w sposób oszczędzający pamięć, z samouczków TensorFlow. Zacznij od poniższego przeglądu lub obejrzyj wykłady techniczne pokazujące, jak załadować dane wideo i utworzyć model klasyfikacji wideo .
Przeczytaj bloga
Posłuchaj podcastu People of AI
Obejrzyj People of AI, nowy podcast przedstawiający inspirujące osoby ciekawymi historiami ze świata AI i ML.
Zobacz podcast
Pozostań w kontakcie
© 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, Kalifornia 94043
,

Dołącz do TensorFlow podczas Google I/O
Dowiedz się o najnowszych osiągnięciach uczenia maszynowego, w tym o tworzeniu generatywnych aplikacji AI z najnowszymi modelami dużych języków i nie tylko, w Google I/O. Zapoznaj się z programem i zarejestruj się już teraz.
Zarejestruj się teraz
Zmniejsz niezamierzone stronniczość dzięki kontrfaktycznemu parowaniu logitowemu
Popraw uczciwość modelu dzięki nowej technice z biblioteki TensorFlow Model Remediation . Kontrfaktyczne parowanie logitowe zapewnia, że ​​przewidywanie modelu nie ulegnie zmianie po usunięciu lub zastąpieniu wrażliwego atrybutu, do którego odwołuje się przykład.
Przeczytaj bloga
Jak Adobe ulepsza Photoshop Web za pomocą TensorFlow.js
Przeczytaj, jak firma Adobe wykorzystuje internetowe uczenie maszynowe w języku JavaScript, aby umożliwić zaawansowane zadania, takie jak wybieranie obiektów w programie Photoshop Web, i poprawia wydajność modelu nawet o 200% dzięki obsłudze zaplecza TensorFlow.js .
Przeczytaj bloga
Poznaj funkcje współdziałania MATLAB-a
Dowiedz się, jak integrować TensorFlow z MATLAB-em poprzez konwersję modeli głębokiego uczenia się lub jednoczesne uruchamianie kodu Python i MATLAB.
Przeczytaj bloga
Jak Vodafone wykorzystuje TFDV do usprawnienia zarządzania danymi na dużą skalę
Przeczytaj, jak Vodafone uprzemysławia przepływ pracy w zakresie uczenia maszynowego, korzystając z funkcji sprawdzania poprawności danych TensorFlow , aby wykrywać anomalie w swoich potokach i zapewniać zgodność z kontraktami dotyczącymi danych.
Przeczytaj bloga
Odkryj OpenXLA, ekosystem kompilatora ML typu open source
OpenXLA umożliwia programistom kompilowanie i optymalizację modeli w celu wydajnego szkolenia i obsługi na szerokiej gamie sprzętu. Poznaj zalety związane z wydajnością, skalą i przenośnością.
Dowiedz się o OpenXLA
Korzystanie z TensorFlow do głębokiego uczenia się na danych wideo
Dowiedz się, jak przetwarzać dane wideo lub 3D w sposób oszczędzający pamięć, z samouczków TensorFlow. Zacznij od poniższego przeglądu lub obejrzyj wykłady techniczne pokazujące, jak załadować dane wideo i utworzyć model klasyfikacji wideo .
Przeczytaj bloga
Posłuchaj podcastu People of AI
Obejrzyj People of AI, nowy podcast przedstawiający inspirujące osoby ciekawymi historiami ze świata AI i ML.
Zobacz podcast
Pozostań w kontakcie
© 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, Kalifornia 94043
,

Dołącz do TensorFlow podczas Google I/O
Dowiedz się o najnowszych osiągnięciach uczenia maszynowego, w tym o tworzeniu generatywnych aplikacji AI z najnowszymi modelami dużych języków i nie tylko, w Google I/O. Zapoznaj się z programem i zarejestruj się już teraz.
Zarejestruj się teraz
Zmniejsz niezamierzone stronniczość dzięki kontrfaktycznemu parowaniu logitowemu
Popraw uczciwość modelu dzięki nowej technice z biblioteki TensorFlow Model Remediation . Kontrfaktyczne parowanie logitowe zapewnia, że ​​przewidywanie modelu nie ulegnie zmianie po usunięciu lub zastąpieniu wrażliwego atrybutu, do którego odwołuje się przykład.
Przeczytaj bloga
Jak Adobe ulepsza Photoshop Web za pomocą TensorFlow.js
Przeczytaj, jak firma Adobe wykorzystuje internetowe uczenie maszynowe w języku JavaScript, aby umożliwić zaawansowane zadania, takie jak wybieranie obiektów w programie Photoshop Web, i poprawia wydajność modelu nawet o 200% dzięki obsłudze zaplecza TensorFlow.js .
Przeczytaj bloga
Poznaj funkcje współdziałania MATLAB-a
Dowiedz się, jak integrować TensorFlow z MATLAB-em poprzez konwersję modeli głębokiego uczenia się lub jednoczesne uruchamianie kodu Python i MATLAB.
Przeczytaj bloga
Jak Vodafone wykorzystuje TFDV do usprawnienia zarządzania danymi na dużą skalę
Przeczytaj, jak Vodafone uprzemysławia przepływ pracy w zakresie uczenia maszynowego, korzystając z funkcji sprawdzania poprawności danych TensorFlow , aby wykrywać anomalie w swoich potokach i zapewniać zgodność z kontraktami dotyczącymi danych.
Przeczytaj bloga
Odkryj OpenXLA, ekosystem kompilatora ML typu open source
OpenXLA umożliwia programistom kompilowanie i optymalizację modeli w celu wydajnego szkolenia i obsługi na szerokiej gamie sprzętu. Poznaj korzyści związane z wydajnością, skalą i przenośnością.
Dowiedz się o OpenXLA
Korzystanie z TensorFlow do głębokiego uczenia się na danych wideo
Dowiedz się, jak przetwarzać dane wideo lub 3D w sposób oszczędzający pamięć, z samouczków TensorFlow. Zacznij od poniższego przeglądu lub obejrzyj wykłady techniczne pokazujące, jak załadować dane wideo i utworzyć model klasyfikacji wideo .
Przeczytaj bloga
Posłuchaj podcastu Ludzie AI
Obejrzyj People of AI, nowy podcast przedstawiający inspirujące osoby ciekawymi historiami ze świata AI i ML.
Zobacz podcast
Pozostań w kontakcie
© 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, Kalifornia 94043