Explore novas ferramentas, use LLMs em aplicações do mundo real e muito mais
| | Saiba como Keras facilita o aprendizado profundo |
| | Explore os componentes da API Keras, que fornece uma interface acessível para resolver problemas de machine learning com o TensorFlow. |
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| |  | | Crie um aplicativo Android de preenchimento automático com KerasNLP e TensorFlow Lite | | Grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados para gerar texto com base em grandes conjuntos de dados. Aprenda como carregar um modelo KerasNLP, otimizá-lo com técnicas de quantização e implantá-lo em um aplicativo de demonstração Android que pode executar qualquer TFLite LLMs compatível. | |
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|  | | Dê vida às ideias de ML usando blocos visuais | | Visual Blocks é uma nova estrutura de programação gráfica para prototipagem e experimentação rápidas. Use blocos de construção de aprendizado de máquina poderosos, como PaLM 2, itere em uma interface visual e implante facilmente. | | Experimente blocos visuais |
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|  | | Expandindo o acesso à tecnologia de ultrassom com o TensorFlow Lite | | Leia como a equipe de IA de saúde do Google está trabalhando para expandir o acesso global à assistência médica materna criando um sistema de ultrassom fetal otimizado para dispositivos móveis usando o TensorFlow Lite para inferência no dispositivo. | |
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|  | | Visualize e interprete árvores de decisão com dtreeviz | | Use a biblioteca dtreeviz com TensorFlow Decision Forests para visualizar como cada nó de decisão em uma árvore divide o domínio de um recurso específico e mostrar a distribuição de instâncias de treinamento em cada previsão. | |
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| |  | | Aumente os sistemas de recomendação com LLMs de última geração | | Explore como você pode usar a API PaLM para criar recomendações em aplicativos de chat, gerar e classificar recomendações, usar incorporações para recuperar candidatos desconhecidos e muito mais. | |
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|  | | Transição da engenharia de software para a engenharia de ML | | Quais são as principais diferenças de mentalidade entre Engenharia de Aprendizado de Máquina (MLE) e Engenharia de Software (SWE)? Descubra como é um dia de trabalho típico para cada função, suas complexidades e como elas diferem desde o planejamento até a definição do sucesso. | |
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