커뮤니티의 예시를 확인하고 TF 2.14 릴리스 등을 살펴보세요.
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| | | 코드가 없는 시각적 편집기를 사용하여 ML 제품 주기를 가속화하여 아이디어에서 생산까지 더 빠르게 진행하세요. 커뮤니티의 사례를 통해 영감을 얻으세요. |
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| | | TensorFlow 2.14 릴리스 살펴보기 | | 이 릴리스에서는 대규모 텐서에 대한 GPU 개선 사항이 도입되고 Python 3.8에 대한 지원이 제거됩니다(2.13.1 패치 릴리스 사용). | |
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|  | | 시간 데이터 전처리가 쉬워졌습니다. | | 새로운 오픈 소스 Python 라이브러리인 Temporian을 사용하여 시간 데이터를 로드 및 처리하고 TensorFlow Decision Forests 로 예측 모델을 교육하는 방법을 알아보세요. | |
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| | 난류 연구를 위한 전산유체역학 프레임워크 | | 직접 수치 시뮬레이션에 대해 알아보고 TensorFlow 및 TPU 하드웨어 가속을 통해 난류에 대한 고성능 대규모 시뮬레이션을 구현하는 방법을 알아보세요. | |
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|  | | 프레임 보간을 사용하여 슬로우 모션 비디오 효과 만들기 | | TensorFlow Hub 의 FILM 모델을 사용하면 제공된 이미지 세트에서 중간 이미지를 생성하여 비디오 효과를 만들 수 있습니다. | |
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| | 탐색 가능: 머신 러닝 모델은 기억합니까 아니면 일반화합니까? | | 점점 커지고 있는 기계적 해석 가능성 분야와 보다 복잡한 모델에서 일반화가 어떻게 관찰될 수 있는지 알아보세요. | |
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| |  | | 연결 유지 | | |
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