Изучите новые инструменты, используйте LLM в реальных приложениях и многое другое.
Изучите новые инструменты, используйте LLM в реальных приложениях и многое другое.
| | Узнайте, как Keras упрощает глубокое обучение |
| | Изучите компоненты API Keras, который обеспечивает удобный интерфейс для решения задач машинного обучения с помощью TensorFlow. |
| |
|
|
| |  | | Создайте приложение для Android с автозаполнением с помощью KerasNLP и TensorFlow Lite. | | Большие языковые модели (LLM) обучены генерировать текст на основе больших наборов данных. Узнайте, как загрузить модель KerasNLP, оптимизировать ее с помощью методов квантования и развернуть в демонстрационном приложении Android, которое может запускать любые совместимые LLM TFLite. | |
|
| |
|
|  | | Воплотите идеи машинного обучения в жизнь с помощью визуальных блоков | | Visual Blocks — это новая среда графического программирования для быстрого прототипирования и экспериментирования. Используйте мощные строительные блоки машинного обучения, такие как PaLM 2, выполняйте итерации в визуальном интерфейсе и легко развертывайте. | | Попробуйте визуальные блоки |
| |
|
|
|
|
|
| |
|
|  | | Расширение доступа к ультразвуковым технологиям с помощью TensorFlow Lite | | Узнайте, как команда Google Health AI работает над расширением глобального доступа к охране материнского здоровья, создавая оптимизированную для мобильных устройств систему ультразвукового исследования плода с использованием TensorFlow Lite для вывода данных на устройстве. | |
|
| |
|
|  | | Визуализируйте и интерпретируйте деревья решений с помощью dtreeviz | | Используйте библиотеку dtreeviz с лесами решений TensorFlow, чтобы визуализировать, как каждый узел принятия решений в дереве разделяет домен определенной функции, и показать распределение экземпляров обучения в каждом прогнозе. | |
|
| |
|
| |  | | Дополните системы рекомендаций современными программами LLM | | Узнайте, как использовать PaLM API для создания рекомендаций в приложениях чата, создания и сортировки рекомендаций, использования внедрений для поиска неизвестных кандидатов и многого другого. | |
|
| |
|
|  | | Переход от разработки программного обеспечения к разработке ML | | Каковы ключевые различия в мышлении между инженерией машинного обучения (MLE) и разработкой программного обеспечения (SWE)? Узнайте, как выглядит типичный рабочий день для каждой роли, его сложности и чем они отличаются от планирования до определения успеха. | |
|
| |
|
|
|
|
| |  | | Оставайтесь на связи | | |
|
|
|
|
,
Изучите новые инструменты, используйте LLM в реальных приложениях и многое другое.
| | Узнайте, как Keras упрощает глубокое обучение |
| | Изучите компоненты API Keras, который обеспечивает удобный интерфейс для решения задач машинного обучения с помощью TensorFlow. |
| |
|
|
| | | | | Создайте приложение для Android с автозаполнением с помощью KerasNLP и TensorFlow Lite. | | Большие языковые модели (LLM) обучены генерировать текст на основе больших наборов данных. Узнайте, как загрузить модель KerasNLP, оптимизировать ее с помощью методов квантования и развернуть в демонстрационном приложении Android, которое может запускать любые совместимые LLM TFLite. | |
|
| |
|
| | | | Воплотите идеи машинного обучения в жизнь с помощью визуальных блоков | | Visual Blocks — это новая среда графического программирования для быстрого прототипирования и экспериментирования. Используйте мощные строительные блоки машинного обучения, такие как PaLM 2, выполняйте итерации в визуальном интерфейсе и легко развертывайте. | | Попробуйте визуальные блоки |
| |
|
|
|
|
|
| |
|
| | | | Расширение доступа к ультразвуковым технологиям с помощью TensorFlow Lite | | Узнайте, как команда Google Health AI работает над расширением глобального доступа к охране материнского здоровья, создавая оптимизированную для мобильных устройств систему ультразвукового исследования плода с использованием TensorFlow Lite для вывода данных на устройстве. | |
|
| |
|
| | | | Визуализируйте и интерпретируйте деревья решений с помощью dtreeviz | | Используйте библиотеку dtreeviz с лесами решений TensorFlow, чтобы визуализировать, как каждый узел принятия решений в дереве разделяет домен определенной функции, и показать распределение экземпляров обучения в каждом прогнозе. | |
|
| |
|
| | | | | Дополните системы рекомендаций современными программами LLM | | Узнайте, как использовать API PaLM для создания рекомендаций в приложениях чата, создания и сортировки рекомендаций, использования внедрений для поиска неизвестных кандидатов и многого другого. | |
|
| |
|
| | | | Переход от разработки программного обеспечения к разработке ML | | Каковы ключевые различия в мышлении между инженерией машинного обучения (MLE) и разработкой программного обеспечения (SWE)? Узнайте, как выглядит типичный рабочий день для каждой роли, его сложности и чем они отличаются от планирования до определения успеха. | |
|
| |
|
|
|
|
| | | | Оставайтесь на связи | | |
|
|
|
|
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]
