新しいツールを探索し、現実世界のアプリケーションで LLM を使用するなど
| | Keras がディープラーニングを簡単にする方法を学ぶ |
| | Keras API のコンポーネントを調べてください。Keras API は、TensorFlow を使用して機械学習の問題を解決するための親しみやすいインターフェイスを提供します。 |
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| |  | | KerasNLP と TensorFlow Lite を使用してオートコンプリート Android アプリを作成する | | 大規模言語モデル (LLM) は、大規模なデータセットに基づいてテキストを生成するようにトレーニングされます。 KerasNLP モデルをロードし、量子化手法で最適化し、互換性のある TFLite LLM を実行できる Android デモ アプリにデプロイする方法を学びます。 | |
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|  | | ビジュアル ブロックを使用して ML のアイデアを現実化する | | Visual Blocks は、迅速なプロトタイピングと実験のための新しいグラフィカル プログラミング フレームワークです。 PaLM 2 のような強力な機械学習ビルディング ブロックを使用し、ビジュアル インターフェイス内で反復処理を行い、簡単にデプロイします。 | |
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|  | | TensorFlow Lite で超音波技術へのアクセスを拡大 | | Google の Health AI チームが、オンデバイス推論にTensorFlow Lite を使用してモバイルに最適化された胎児超音波システムを構築することで、母体のヘルスケアへの世界的なアクセスを拡大するためにどのように取り組んでいるかをご覧ください。 | |
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|  | | dtreeviz を使用してデシジョン ツリーを視覚化および解釈する | | TensorFlow デシジョン フォレストで dtreeviz ライブラリを使用すると、ツリー内の各デシジョン ノードが特定の機能のドメインをどのように分割するかを視覚化し、各予測におけるトレーニング インスタンスの分布を表示できます。 | |
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| |  | | 最先端の LLM でレコメンデーション システムを強化 | | PaLM API を使用して、チャット アプリケーションで推奨事項を作成したり、推奨事項を生成して並べ替えたり、埋め込みを使用して不明な候補を取得したりする方法を検討します。 | |
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|  | | ソフトウェア エンジニアリングから ML エンジニアリングへの移行 | | 機械学習エンジニアリング (MLE) とソフトウェア エンジニアリング (SWE) の主な考え方の違いは何ですか?各役割の典型的な勤務日がどのようなものであるか、その複雑さ、計画から成功の定義までの違いを確認してください。 | |
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| |  | | つながりを保つ | | |
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