Kwiecień 2023 r.

Dołącz do TensorFlow podczas Google I/O Dowiedz się o najnowszych osiągnięciach uczenia maszynowego, w tym o tworzeniu generatywnych aplikacji AI z najnowszymi modelami dużych języków i nie tylko, w Google I/O. Zapoznaj się z programem i zarejestruj się już teraz. Zarejestruj się teraz Zmniejsz niezamierzone stronniczość dzięki kontrfaktycznemu parowaniu logitowemu Popraw uczciwość modelu dzięki nowej technice z biblioteki TensorFlow Model Remediation . Kontrfaktyczne parowanie logitowe zapewnia, że ​​przewidywanie modelu nie ulegnie zmianie po usunięciu lub zastąpieniu wrażliwego atrybutu, do którego odwołuje się przykład. Przeczytaj bloga Jak Adobe ulepsza Photoshop Web za pomocą TensorFlow.js Przeczytaj, jak firma Adobe wykorzystuje internetowe uczenie maszynowe w języku JavaScript, aby umożliwić zaawansowane zadania, takie jak wybieranie obiektów w programie Photoshop Web, i poprawia wydajność modelu nawet o 200% dzięki obsłudze zaplecza TensorFlow.js . Przeczytaj bloga Poznaj funkcje współdziałania MATLAB-a Dowiedz się, jak integrować TensorFlow z MATLAB-em poprzez konwersję modeli głębokiego uczenia się lub jednoczesne uruchamianie kodu Python i MATLAB. Przeczytaj bloga Jak Vodafone wykorzystuje TFDV do usprawnienia zarządzania danymi na dużą skalę Przeczytaj, jak Vodafone uprzemysławia przepływ pracy w zakresie uczenia maszynowego, korzystając z funkcji sprawdzania poprawności danych TensorFlow , aby wykrywać anomalie w swoich potokach i zapewniać zgodność z kontraktami dotyczącymi danych. Przeczytaj bloga Odkryj OpenXLA, ekosystem kompilatora ML typu open source OpenXLA umożliwia programistom kompilowanie i optymalizację modeli w celu wydajnego szkolenia i obsługi na szerokiej gamie sprzętu. Poznaj zalety związane z wydajnością, skalą i przenośnością. Dowiedz się o OpenXLA Korzystanie z TensorFlow do głębokiego uczenia się na danych wideo Dowiedz się, jak przetwarzać dane wideo lub 3D w sposób oszczędzający pamięć, z samouczków TensorFlow. Zacznij od poniższego przeglądu lub obejrzyj wykłady techniczne pokazujące, jak załadować dane wideo i utworzyć model klasyfikacji wideo . Przeczytaj bloga Posłuchaj podcastu People of AI Obejrzyj People of AI, nowy podcast przedstawiający inspirujące osoby ciekawymi historiami ze świata AI i ML. Zobacz podcast Pozostań w kontakcie © 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, Kalifornia 94043

,

Dołącz do TensorFlow podczas Google I/O Dowiedz się o najnowszych osiągnięciach uczenia maszynowego, w tym o tworzeniu generatywnych aplikacji AI z najnowszymi modelami dużych języków i nie tylko, w Google I/O. Zapoznaj się z programem i zarejestruj się już teraz. Zarejestruj się teraz Zmniejsz niezamierzone stronniczość dzięki kontrfaktycznemu parowaniu logitowemu Popraw uczciwość modelu dzięki nowej technice z biblioteki TensorFlow Model Remediation . Kontrfaktyczne parowanie logitowe zapewnia, że ​​przewidywanie modelu nie ulegnie zmianie po usunięciu lub zastąpieniu wrażliwego atrybutu, do którego odwołuje się przykład. Przeczytaj bloga Jak Adobe ulepsza Photoshop Web za pomocą TensorFlow.js Przeczytaj, jak firma Adobe wykorzystuje internetowe uczenie maszynowe w języku JavaScript, aby umożliwić zaawansowane zadania, takie jak wybieranie obiektów w programie Photoshop Web, i poprawia wydajność modelu nawet o 200% dzięki obsłudze zaplecza TensorFlow.js . Przeczytaj bloga Poznaj funkcje współdziałania MATLAB-a Dowiedz się, jak integrować TensorFlow z MATLAB-em poprzez konwersję modeli głębokiego uczenia się lub jednoczesne uruchamianie kodu Python i MATLAB. Przeczytaj bloga Jak Vodafone wykorzystuje TFDV do usprawnienia zarządzania danymi na dużą skalę Przeczytaj, jak Vodafone uprzemysławia przepływ pracy w zakresie uczenia maszynowego, korzystając z funkcji sprawdzania poprawności danych TensorFlow , aby wykrywać anomalie w swoich potokach i zapewniać zgodność z kontraktami dotyczącymi danych. Przeczytaj bloga Odkryj OpenXLA, ekosystem kompilatora ML typu open source OpenXLA umożliwia programistom kompilowanie i optymalizację modeli w celu wydajnego szkolenia i obsługi na szerokiej gamie sprzętu. Poznaj zalety związane z wydajnością, skalą i przenośnością. Dowiedz się o OpenXLA Korzystanie z TensorFlow do głębokiego uczenia się na danych wideo Dowiedz się, jak przetwarzać dane wideo lub 3D w sposób oszczędzający pamięć, z samouczków TensorFlow. Zacznij od poniższego przeglądu lub obejrzyj wykłady techniczne pokazujące, jak załadować dane wideo i utworzyć model klasyfikacji wideo . Przeczytaj bloga Posłuchaj podcastu People of AI Obejrzyj People of AI, nowy podcast przedstawiający inspirujące osoby ciekawymi historiami ze świata AI i ML. Zobacz podcast Pozostań w kontakcie © 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, Kalifornia 94043

,

Dołącz do TensorFlow podczas Google I/O Dowiedz się o najnowszych osiągnięciach uczenia maszynowego, w tym o tworzeniu generatywnych aplikacji AI z najnowszymi modelami dużych języków i nie tylko, w Google I/O. Zapoznaj się z programem i zarejestruj się już teraz. Zarejestruj się teraz Zmniejsz niezamierzone stronniczość dzięki kontrfaktycznemu parowaniu logitowemu Popraw uczciwość modelu dzięki nowej technice z biblioteki TensorFlow Model Remediation . Kontrfaktyczne parowanie logitowe zapewnia, że ​​przewidywanie modelu nie ulegnie zmianie po usunięciu lub zastąpieniu wrażliwego atrybutu, do którego odwołuje się przykład. Przeczytaj bloga Jak Adobe ulepsza Photoshop Web za pomocą TensorFlow.js Przeczytaj, jak firma Adobe wykorzystuje internetowe uczenie maszynowe w języku JavaScript, aby umożliwić zaawansowane zadania, takie jak wybieranie obiektów w programie Photoshop Web, i poprawia wydajność modelu nawet o 200% dzięki obsłudze zaplecza TensorFlow.js . Przeczytaj bloga Poznaj funkcje współdziałania MATLAB-a Dowiedz się, jak integrować TensorFlow z MATLAB-em poprzez konwersję modeli głębokiego uczenia się lub jednoczesne uruchamianie kodu Python i MATLAB. Przeczytaj bloga Jak Vodafone wykorzystuje TFDV do usprawnienia zarządzania danymi na dużą skalę Przeczytaj, jak Vodafone uprzemysławia przepływ pracy w zakresie uczenia maszynowego, korzystając z funkcji sprawdzania poprawności danych TensorFlow , aby wykrywać anomalie w swoich potokach i zapewniać zgodność z kontraktami dotyczącymi danych. Przeczytaj bloga Odkryj OpenXLA, ekosystem kompilatora ML typu open source OpenXLA umożliwia programistom kompilowanie i optymalizację modeli w celu wydajnego szkolenia i obsługi na szerokiej gamie sprzętu. Poznaj korzyści związane z wydajnością, skalą i przenośnością. Dowiedz się o OpenXLA Korzystanie z TensorFlow do głębokiego uczenia się na danych wideo Dowiedz się, jak przetwarzać dane wideo lub 3D w sposób oszczędzający pamięć, z samouczków TensorFlow. Zacznij od poniższego przeglądu lub obejrzyj wykłady techniczne pokazujące, jak załadować dane wideo i utworzyć model klasyfikacji wideo . Przeczytaj bloga Posłuchaj podcastu Ludzie AI Obejrzyj People of AI, nowy podcast przedstawiający inspirujące osoby ciekawymi historiami ze świata AI i ML. Zobacz podcast Pozostań w kontakcie © 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, Kalifornia 94043