Google I/O से नवीनतम एमएल नवाचारों की खोज करें
| | Google I/O से मशीन लर्निंग में नया क्या है? |
| | नए टूल खोजें जो नवीनतम एमएल नवाचारों का उपयोग करना और एआई एप्लिकेशन बनाना आसान बनाते हैं। पुनर्कथन पढ़ें या मांग पर सभी मुख्य भाषण और सत्र देखें। |
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| |  | | TensorFlow और Keras के नए उपकरण और तकनीकें | | शक्तिशाली, प्रदर्शनशील मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र में नवीनतम सुधारों का अन्वेषण करें: | | DTensor के साथ समांतरता तकनीकों का उपयोग करके अपने मॉडलों को स्केल करें | | KerasNLP और KerasCV के माध्यम से अत्याधुनिक मॉडल का उपयोग करें | | JAX2TF के साथ JAX मॉडल का उत्पादन करें |
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| | गतिशील एम्बेडिंग के साथ एक अनुशंसा मॉडल को प्रशिक्षित करें | | जानें कि अनुशंसा सेटिंग में एम्बेडिंग तालिकाओं के आकार को गतिशील रूप से बढ़ाने और छोटा करने के लिए गतिशील एम्बेडिंग का उपयोग कैसे किया जा सकता है। 9 जून को सिफ़ारिश प्रणाली विकास शिखर सम्मेलन में भाग लेकर TensorFlow के साथ सिफ़ारिश प्रणाली बनाने के बारे में और जानें। | |
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|  | | अमेरिकी सांकेतिक भाषा फ़िंगरस्पेलिंग पहचान चुनौती में शामिल हों | | एएसएल फिंगरस्पेलिंग, जो अलग-अलग अक्षरों को दर्शाने के लिए हाथ के आकार का उपयोग करती है, बधिर स्मार्टफोन उपयोगकर्ताओं को वर्चुअल कीबोर्ड की तुलना में तेजी से "टाइप" करने में सक्षम कर सकती है। तीन मिलियन से अधिक वर्णों के नए डेटासेट पर प्रशिक्षित TensorFlow Lite फ़िंगरस्पेलिंग पहचान मॉडल बनाने के लिए कागल चुनौती में शामिल हों। | |
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| | अन्वेषण योग्य: आत्मविश्वास से भरे गलत मॉडल से लेकर विनम्र समूह तक | | एन्सेम्बल्स के बारे में जानें, एक ऐसी तकनीक जो कई मॉडलों के आउटपुट का औसत निकालती है। देखें कि किसी मॉडल के अनिश्चितता अनुमानों की गुणवत्ता में सुधार के लिए इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है। | |
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|  | | Google के PaLM 2 मॉडल के साथ जेनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाएं | | बड़े भाषा मॉडल अब प्राकृतिक भाषा उत्पन्न कर सकते हैं और सटीकता और बारीकियों के साथ निर्देशों का पालन कर सकते हैं। ऐसे नए टूल खोजें जो नवोन्मेषी एआई एप्लिकेशन बनाने के लिए Google के अगली पीढ़ी के मॉडल का उपयोग करना तेज़ और आसान बनाते हैं। | |
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| | Google AI से निर्माण के लिए एमएल संसाधनों की खोज करें | | Google AI टूल, मार्गदर्शन और समुदाय के लिए एक गंतव्य का परिचय। बड़े पैमाने पर एमएल बनाने, प्रशिक्षण, तैनाती और प्रबंधन के लिए संसाधनों की खोज करें, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में कहां हैं या आपके मॉडल कहां तैनात हैं। | |
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