Abril del 2023

Boletín de TensorFlow, abril de 2023

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Reduzca los sesgos no intencionados con el emparejamiento logit contrafactual.
Mejora la equidad del modelo con una nueva técnica de la biblioteca de remediación de modelos de TensorFlow . El emparejamiento de logit contrafactual garantiza que la predicción de un modelo no cambie cuando se elimina o reemplaza un atributo sensible al que se hace referencia en un ejemplo.
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Cómo Adobe está mejorando Photoshop Web con TensorFlow.js
Descubre cómo Adobe utiliza el aprendizaje automático basado en web en JavaScript para habilitar tareas avanzadas como la selección de objetos en Photoshop Web y mejora el rendimiento del modelo hasta en un 200% con la compatibilidad con el backend de TensorFlow.js .
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Explora las funciones de interoperabilidad de MATLAB
Aprenda cómo integrar TensorFlow con MATLAB mediante la conversión de modelos de aprendizaje profundo o la ejecución conjunta de código Python y MATLAB.
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Cómo Vodafone utiliza TFDV para avanzar en la gobernanza de datos a gran escala
Descubre cómo Vodafone industrializa su flujo de trabajo de aprendizaje automático utilizando TensorFlow Data Validation para detectar anomalías en sus pipelines y garantizar el cumplimiento de los contratos de datos.
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Descubre OpenXLA, un ecosistema de compiladores de aprendizaje automático de código abierto.
OpenXLA permite a los desarrolladores compilar y optimizar modelos para un entrenamiento y ejecución eficientes en una amplia variedad de hardware. Descubra sus ventajas en cuanto a rendimiento, escalabilidad y portabilidad.
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Uso de TensorFlow para el aprendizaje profundo con datos de vídeo
Aprende a procesar datos de vídeo o 3D de forma eficiente en cuanto a memoria con los tutoriales de TensorFlow. Empieza con la descripción general a continuación o mira las charlas técnicas que muestran cómo cargar datos de vídeo y crear un modelo de clasificación de vídeo .
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