समुदाय से उदाहरण देखें, टीएफ 2.14 रिलीज़ का पता लगाएं, और भी बहुत कुछ।
| | विज़ुअल ब्लॉक के साथ एमएल पाइपलाइन बनाएं |
| | विचार से उत्पादन तक तेजी से जाने के लिए इस नो-कोड विज़ुअल एडिटर का उपयोग करके एमएल उत्पाद चक्र को तेज करें। समुदाय के उदाहरणों से प्रेरणा लें। |
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| | | TensorFlow 2.14 रिलीज़ का अन्वेषण करें | | रिलीज़ बड़े टेंसरों के लिए GPU में सुधार पेश करता है, Python 3.8 (2.13.1 पैच रिलीज़ का उपयोग करें) के लिए समर्थन हटाता है, और बहुत कुछ। | |
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|  | | अस्थायी डेटा का प्रीप्रोसेसिंग आसान हो गया | | टेम्पोरल डेटा को लोड और प्रोसेस करने और टेन्सरफ्लो डिसीजन फॉरेस्ट के साथ एक पूर्वानुमान मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए टेम्पोरियन, एक नई ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी का उपयोग करना सीखें। | |
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| | अशांत प्रवाह अनुसंधान के लिए कम्प्यूटेशनल तरल गतिशीलता ढांचा | | प्रत्यक्ष संख्यात्मक सिमुलेशन के बारे में जानें और कैसे टेन्सरफ्लो और टीपीयू हार्डवेयर त्वरण उच्च-प्रदर्शन, अशांत प्रवाह के बड़े पैमाने पर सिमुलेशन को सक्षम करते हैं। | |
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|  | | फ़्रेम इंटरपोलेशन का उपयोग करके धीमी गति वाले वीडियो प्रभाव बनाएं | | छवियों के दिए गए सेट से बीच-बीच में छवियां उत्पन्न करके वीडियो प्रभाव बनाने के लिए TensorFlow हब में FILM मॉडल का उपयोग करें। | | ट्यूटोरियल का अन्वेषण करें |
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| | अन्वेषण योग्य: क्या मशीन लर्निंग मॉडल याद रखते हैं या सामान्यीकरण करते हैं? | | यंत्रवत व्याख्या के बढ़ते क्षेत्र के बारे में जानें और अधिक जटिल मॉडलों में सामान्यीकरण कैसे देखा जा सकता है। | |
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