Апрель 2023 г.

Информационный бюллетень TensorFlow, апрель 2023 г.

Присоединяйтесь к TensorFlow на Google I/O
Узнайте о последних достижениях в области машинного обучения, в том числе о том, как создавать генеративные приложения искусственного интеллекта с использованием новейших больших языковых моделей, а также многое другое на Google I/O. Изучите программу и зарегистрируйтесь прямо сейчас.
Зарегистрируйтесь сейчас
Уменьшите непреднамеренную предвзятость с помощью Counterfactual Logit Pairing
Повысьте справедливость модели с помощью нового метода из библиотеки TensorFlow Model Remediation . Контрфактическое логит-сопряжение гарантирует, что прогноз модели не изменится при удалении или замене конфиденциального атрибута, упомянутого в примере.
Читать блог
Как Adobe улучшает Photoshop Web с помощью TensorFlow.js
Узнайте, как Adobe использует машинное обучение через Интернет в JavaScript для выполнения сложных задач, таких как выбор объектов в Photoshop Web, и повышает производительность модели до 200 % благодаря поддержке серверной части TensorFlow.js .
Читать блог
Изучите возможности взаимодействия MATLAB
Узнайте, как интегрировать TensorFlow с MATLAB путем преобразования моделей глубокого обучения или совместного запуска кода Python и MATLAB.
Читать блог
Как Vodafone использует TFDV для улучшения управления данными в больших масштабах
Узнайте, как Vodafone индустриализирует свой рабочий процесс машинного обучения с помощью проверки данных TensorFlow для обнаружения аномалий в своих конвейерах и обеспечения соблюдения контрактов на данные.
Читать блог
Откройте для себя OpenXLA, экосистему компиляторов машинного обучения с открытым исходным кодом.
OpenXLA позволяет разработчикам компилировать и оптимизировать модели для эффективного обучения и обслуживания на широком спектре оборудования. Узнайте о преимуществах производительности, масштабируемости и портативности.
Узнайте об OpenXLA
Использование TensorFlow для глубокого обучения видеоданных
Узнайте, как обрабатывать видео или 3D-данные с эффективным использованием памяти, из учебных пособий TensorFlow. Начните с обзора ниже или посмотрите технические доклады, показывающие, как загружать видеоданные и создавать модель классификации видео .
Читать блог
Слушайте подкаст «Люди искусственного интеллекта»
Подключайтесь к People of AI, новому подкасту, в котором рассказываются вдохновляющие люди интересные истории из мира искусственного интеллекта и машинного обучения.
Посмотреть подкаст
Оставайтесь на связи
© Google LLC, 2023. 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043.
,

Присоединяйтесь к TensorFlow на Google I/O
Узнайте о последних достижениях в области машинного обучения, в том числе о том, как создавать генеративные приложения искусственного интеллекта с использованием новейших больших языковых моделей, а также многое другое на Google I/O. Изучите программу и зарегистрируйтесь прямо сейчас.
Зарегистрируйтесь сейчас
Уменьшите непреднамеренную предвзятость с помощью Counterfactual Logit Pairing
Повысьте справедливость модели с помощью нового метода из библиотеки TensorFlow Model Remediation . Контрфактическое логит-спаривание гарантирует, что прогноз модели не изменится при удалении или замене конфиденциального атрибута, упомянутого в примере.
Читать блог
Как Adobe улучшает Photoshop Web с помощью TensorFlow.js
Узнайте, как Adobe использует машинное обучение через Интернет в JavaScript для выполнения сложных задач, таких как выбор объектов в Photoshop Web, и повышает производительность модели до 200 % благодаря поддержке серверной части TensorFlow.js .
Читать блог
Изучите возможности взаимодействия MATLAB
Узнайте, как интегрировать TensorFlow с MATLAB путем преобразования моделей глубокого обучения или совместного запуска кода Python и MATLAB.
Читать блог
Как Vodafone использует TFDV для улучшения управления данными в больших масштабах
Узнайте, как Vodafone индустриализирует свой рабочий процесс машинного обучения с помощью проверки данных TensorFlow для обнаружения аномалий в своих конвейерах и обеспечения соблюдения контрактов на данные.
Читать блог
Откройте для себя OpenXLA, экосистему компиляторов машинного обучения с открытым исходным кодом.
OpenXLA позволяет разработчикам компилировать и оптимизировать модели для эффективного обучения и обслуживания на широком спектре оборудования. Узнайте о преимуществах производительности, масштабируемости и портативности.
Узнайте об OpenXLA
Использование TensorFlow для глубокого обучения видеоданных
Узнайте, как обрабатывать видео или 3D-данные с эффективным использованием памяти, из учебных пособий TensorFlow. Начните с обзора ниже или посмотрите технические доклады, показывающие, как загружать видеоданные и создавать модель классификации видео .
Читать блог
Слушайте подкаст «Люди искусственного интеллекта»
Подключайтесь к People of AI, новому подкасту, в котором рассказываются вдохновляющие люди интересные истории из мира искусственного интеллекта и машинного обучения.
Посмотреть подкаст
Оставайтесь на связи
© Google LLC, 2023. 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043.
,

Присоединяйтесь к TensorFlow на Google I/O
Узнайте о последних достижениях в области машинного обучения, в том числе о том, как создавать генеративные приложения искусственного интеллекта с использованием новейших больших языковых моделей, а также многое другое на Google I/O. Изучите программу и зарегистрируйтесь прямо сейчас.
Зарегистрируйтесь сейчас
Уменьшите непреднамеренную предвзятость с помощью Counterfactual Logit Pairing
Повысьте справедливость модели с помощью нового метода из библиотеки TensorFlow Model Remediation . Контрфактическое логит-сопряжение гарантирует, что прогноз модели не изменится при удалении или замене конфиденциального атрибута, упомянутого в примере.
Читать блог
Как Adobe улучшает Photoshop Web с помощью TensorFlow.js
Узнайте, как Adobe использует машинное обучение через Интернет в JavaScript для выполнения сложных задач, таких как выбор объектов в Photoshop Web, и повышает производительность модели до 200 % благодаря поддержке серверной части TensorFlow.js .
Читать блог
Изучите возможности взаимодействия MATLAB
Узнайте, как интегрировать TensorFlow с MATLAB путем преобразования моделей глубокого обучения или совместного запуска кода Python и MATLAB.
Читать блог
Как Vodafone использует TFDV для улучшения управления данными в больших масштабах
Узнайте, как Vodafone индустриализует свой рабочий процесс машинного обучения с помощью проверки данных TensorFlow для обнаружения аномалий в своих конвейерах и обеспечения соблюдения контрактов на данные.
Читать блог
Откройте для себя OpenXLA, экосистему компиляторов машинного обучения с открытым исходным кодом.
OpenXLA позволяет разработчикам компилировать и оптимизировать модели для эффективного обучения и обслуживания на широком спектре оборудования. Узнайте о преимуществах производительности, масштабируемости и портативности.
Узнайте об OpenXLA
Использование TensorFlow для глубокого обучения видеоданных
Узнайте, как обрабатывать видео или 3D-данные с эффективным использованием памяти, из учебных пособий TensorFlow. Начните с обзора ниже или посмотрите технические доклады, показывающие, как загружать видеоданные и создавать модель классификации видео .
Читать блог
Слушайте подкаст «Люди искусственного интеллекта»
Подключайтесь к People of AI, новому подкасту, в котором рассказываются вдохновляющие люди интересные истории из мира искусственного интеллекта и машинного обучения.
Посмотреть подкаст
Оставайтесь на связи
© Google LLC, 2023. 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043.