जून 2023

टेन्सरफ़्लो न्यूज़लैटर जून 2023

नए टूल खोजें, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में एलएलएम का उपयोग करें, और भी बहुत कुछ

जानें कि केरास गहन शिक्षण को कैसे आसान बनाता है
केरस एपीआई के घटकों का अन्वेषण करें, जो टेन्सरफ्लो के साथ मशीन सीखने की समस्याओं को हल करने के लिए एक सुलभ इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
डेवलपर गाइड देखें
KerasNLP और TensorFlow Lite के साथ एक स्वत: पूर्ण एंड्रॉइड ऐप बनाएं
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को बड़े डेटासेट के आधार पर पाठ उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। सीखें कि केरसएनएलपी मॉडल को कैसे लोड किया जाए, इसे परिमाणीकरण तकनीकों के साथ अनुकूलित किया जाए, और इसे एक एंड्रॉइड डेमो ऐप पर तैनात किया जाए जो किसी भी संगत टीएफलाइट एलएलएम को चला सके।
उदाहरण देखें
विज़ुअल ब्लॉक का उपयोग करके एमएल विचारों को जीवन में लाएं
विज़ुअल ब्लॉक तीव्र प्रोटोटाइपिंग और प्रयोग के लिए एक नया ग्राफिकल प्रोग्रामिंग ढांचा है। PaLM 2 जैसे शक्तिशाली मशीन लर्निंग बिल्डिंग ब्लॉक्स का उपयोग करें, एक विज़ुअल इंटरफ़ेस के भीतर पुनरावृत्त करें, और आसानी से तैनात करें।
विज़ुअल ब्लॉक आज़माएं
TensorFlow Lite के साथ अल्ट्रासाउंड तकनीक तक पहुंच का विस्तार
पढ़ें कि कैसे Google की हेल्थ AI टीम ऑन-डिवाइस अनुमान के लिए TensorFlow Lite का उपयोग करके एक मोबाइल-अनुकूलित भ्रूण अल्ट्रासाउंड प्रणाली का निर्माण करके मातृ स्वास्थ्य देखभाल तक वैश्विक पहुंच का विस्तार करने के लिए काम कर रही है।
ब्लॉग पढ़ें
dtreeviz के साथ निर्णय वृक्षों की कल्पना और व्याख्या करें
यह देखने के लिए कि पेड़ में प्रत्येक निर्णय नोड एक विशिष्ट सुविधा के डोमेन को कैसे विभाजित करता है और प्रत्येक भविष्यवाणी में प्रशिक्षण उदाहरणों का वितरण दिखाता है, TensorFlow निर्णय वनों के साथ dtreeviz लाइब्रेरी का उपयोग करें।
ब्लॉग पढ़ें
इसे कोलाब में आज़माएँ
अत्याधुनिक एलएलएम के साथ अनुशंसा प्रणाली को संवर्धित करें
जानें कि आप चैट एप्लिकेशन में सिफ़ारिशें बनाने, सिफ़ारिशें तैयार करने और क्रमबद्ध करने, अज्ञात उम्मीदवारों को पुनः प्राप्त करने के लिए एम्बेडिंग का उपयोग करने आदि के लिए PaLM एपीआई का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
ब्लॉग पढ़ें
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग से एमएल इंजीनियरिंग में संक्रमण
मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग (एमएलई) और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग (एसडब्ल्यूई) के बीच मानसिकता में मुख्य अंतर क्या हैं? पता लगाएँ कि प्रत्येक भूमिका के लिए एक विशिष्ट कार्यदिवस कैसा दिखता है, उनकी जटिलताएँ और वे योजना बनाने से लेकर सफलता को परिभाषित करने तक कैसे भिन्न हैं।
वह वीडियो देखें
जुड़े रहो
© 2023 गूगल एलएलसी 1600 एम्फीथिएटर पार्कवे, माउंटेन व्यू, सीए 94043
,

नए टूल खोजें, वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में एलएलएम का उपयोग करें, और भी बहुत कुछ

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बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को बड़े डेटासेट के आधार पर पाठ उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। सीखें कि केरसएनएलपी मॉडल को कैसे लोड किया जाए, इसे परिमाणीकरण तकनीकों के साथ अनुकूलित किया जाए, और इसे एक एंड्रॉइड डेमो ऐप पर तैनात किया जाए जो किसी भी संगत टीएफलाइट एलएलएम को चला सके।
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विज़ुअल ब्लॉक तीव्र प्रोटोटाइपिंग और प्रयोग के लिए एक नया ग्राफिकल प्रोग्रामिंग ढांचा है। PaLM 2 जैसे शक्तिशाली मशीन लर्निंग बिल्डिंग ब्लॉक्स का उपयोग करें, एक विज़ुअल इंटरफ़ेस के भीतर पुनरावृत्त करें, और आसानी से तैनात करें।
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TensorFlow Lite के साथ अल्ट्रासाउंड तकनीक तक पहुंच का विस्तार
पढ़ें कि कैसे Google की हेल्थ AI टीम ऑन-डिवाइस अनुमान के लिए TensorFlow Lite का उपयोग करके एक मोबाइल-अनुकूलित भ्रूण अल्ट्रासाउंड प्रणाली का निर्माण करके मातृ स्वास्थ्य देखभाल तक वैश्विक पहुंच का विस्तार करने के लिए काम कर रही है।
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यह देखने के लिए कि पेड़ में प्रत्येक निर्णय नोड एक विशिष्ट सुविधा के डोमेन को कैसे विभाजित करता है और प्रत्येक भविष्यवाणी में प्रशिक्षण उदाहरणों का वितरण दिखाता है, TensorFlow निर्णय वनों के साथ dtreeviz लाइब्रेरी का उपयोग करें।
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मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग (एमएलई) और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग (एसडब्ल्यूई) के बीच मुख्य मानसिकता अंतर क्या हैं? पता लगाएँ कि प्रत्येक भूमिका के लिए एक विशिष्ट कार्यदिवस कैसा दिखता है, उनकी जटिलताएँ और वे योजना बनाने से लेकर सफलता को परिभाषित करने तक कैसे भिन्न हैं।
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मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग (एमएलई) और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग (एसडब्ल्यूई) के बीच मानसिकता में मुख्य अंतर क्या हैं? पता लगाएँ कि प्रत्येक भूमिका के लिए एक विशिष्ट कार्यदिवस कैसा दिखता है, उनकी जटिलताएँ और वे योजना बनाने से लेकर सफलता को परिभाषित करने तक कैसे भिन्न हैं।
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बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को बड़े डेटासेट के आधार पर पाठ उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। सीखें कि केरसएनएलपी मॉडल को कैसे लोड किया जाए, इसे परिमाणीकरण तकनीकों के साथ अनुकूलित किया जाए, और इसे एक एंड्रॉइड डेमो ऐप पर तैनात किया जाए जो किसी भी संगत टीएफलाइट एलएलएम को चला सके।
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