라이브러리 및 확장 프로그램
TensorFlow를 사용하여 고급 모델 또는 메서드를 빌드하는 라이브러리를 탐색하고, TensorFlow를 확장하는 분야별 애플리케이션 패키지에 액세스하세요.
분류, 회귀, 순위 지정에 결정 포레스트를 사용하는 모델을 학습시키고 제공 및 해석하기 위한 첨단 알고리즘입니다.
재사용 가능한 머신러닝 라이브러리입니다. 최근에 학습된 모델을 다운로드하고 최소한의 코드만으로 재사용하세요.
TensorFlow 모델 최적화 도구는 배포 및 실행을 위해 ML 모델을 최적화하기 위한 도구 모음입니다.
추천자 시스템 모델을 빌드하기 위한 라이브러리입니다.
상식적 도형 제약조건이 포함된 유연하고 통제되면서도 해석 가능한 ML 솔루션 라이브러리입니다.
카메라, 조명, 소재부터 렌더기에 이르기까지 다양한 컴퓨터 그래픽 기능으로 구성된 라이브러리입니다.
분산된 데이터에 대한 머신러닝 및 기타 계산을 위한 오픈소스 프레임워크입니다.
TensorFlow Probability는 확률적 추론 및 통계 분석을 위한 라이브러리입니다.
Tensor2Tensor는 딥 러닝을 더 쉽게 활용할 수 있도록 만들고 ML 연구를 가속화하기 위해 고안된 딥 러닝 모델 및 데이터 세트의 라이브러리입니다.
개인 정보 차등 보호를 사용하여 머신러닝 모델을 학습시키기 위한 TensorFlow 옵티마이저의 구현을 포함하는 Python 라이브러리
TensorFlow의 강화 학습을 위한 라이브러리입니다.
강화 학습 알고리즘의 신속한 프로토타입 제작을 위한 연구 프레임워크입니다.
TRFL('truffle'로 발음)은 DeepMind에서 만든 강화 학습 빌딩 블록용 라이브러리입니다.
폭넓은 분산 텐서 계산을 지정할 수 있는 분산 딥 러닝을 위한 언어입니다.
텍스트(단어, 문장, 문자) 및 다양한 길이의 배치를 포함하여 균일하지 않은 모양의 데이터를 쉽게 저장하고 조작할 수 있습니다.
TensorFlow에서 직접 유니코드 텍스트로 작업하는 것을 지원합니다.
TensorFlow Ranking은 TensorFlow 플랫폼의 LTR(Learning-to-Rank) 기술을 위한 라이브러리입니다.
Magenta는 미술과 음악의 창작 과정에서 머신러닝의 역할을 탐구하는 연구 프로젝트입니다.
Nucleus는 SAM 및 VCF와 같은 일반적인 유전체학 파일 형식으로 데이터를 읽고 쓰고 분석하기 쉽게 설계된 Python 및 C++ 코드 라이브러리입니다.
신경망 구축을 위한 DeepMind의 라이브러리입니다.
특성 입력뿐 아니라 구조화된 신호를 활용하여 신경망을 학습시키는 학습 프레임워크입니다.
SIG Addons에서 관리하는 TensorFlow용 추가 기능입니다.
SIG IO에서 관리하는 데이터 세트, 스트리밍, 파일 시스템 확장 프로그램입니다.
TensorFlow Quantum은 양자/고전 하이브리드 ML 모델의 신속한 프로토타입 제작을 위한 양자 머신러닝 라이브러리입니다.
Model Card 간소화 및 생성: 모델의 배포 및 성능에 관한 맥락과 투명성을 제공하는 머신러닝 문서
기본 성능 편향의 결과로 나타나는 사용자 악영향을 줄이거나 제거하는 방식으로 모델을 생성 및 학습하는 데 도움이 되는 라이브러리입니다.
바이너리 및 멀티클래스 분류기에서 일반적으로 식별되는 공정성 측정항목을 쉽게 계산할 수 있도록 지원하는 라이브러리입니다.
TensorFlow Cloud는 로컬 환경을 Google Cloud에 연결해 주는 라이브러리입니다.
TensorFlow 2에서 사용할 수 있는 텍스트 및 NLP 관련 클래스와 작업 모음입니다.