حزيران (يونيو) 2023

استكشف أدوات جديدة، واستخدم برامج الماجستير في القانون في التطبيقات الواقعية، والمزيد

تعرف على كيفية جعل Keras التعلم العميق سهلاً استكشف مكونات Keras API، التي توفر واجهة سهلة الاستخدام لحل مشكلات التعلم الآلي باستخدام TensorFlow. عرض دليل المطور إنشاء تطبيق Android مع ميزة الإكمال التلقائي باستخدام KerasNLP و TensorFlow Lite يتم تدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على توليد نصوص بناءً على مجموعات بيانات ضخمة. تعرّف على كيفية تحميل نموذج KerasNLP، وتحسينه باستخدام تقنيات التكميم، ونشره على تطبيق تجريبي لنظام أندرويد قادر على تشغيل أي نماذج لغات كبيرة متوافقة مع TFLite. عرض المثال إضفاء الحيوية على أفكار التعلم الآلي باستخدام Visual Blocks Visual Blocks هو إطار عمل برمجي رسومي جديد لإنشاء النماذج الأولية والتجريب بسرعة. استخدم وحدات بناء فعّالة للتعلم الآلي مثل PaLM 2، وكرّر العمل داخل واجهة مرئية، وانشر بسهولة. جرب Visual Blocks توسيع نطاق الوصول إلى تقنية الموجات فوق الصوتية باستخدام TensorFlow Lite اقرأ كيف يعمل فريق الذكاء الاصطناعي الصحي التابع لشركة Google على توسيع نطاق الوصول العالمي إلى الرعاية الصحية للأمهات من خلال بناء نظام الموجات فوق الصوتية للجنين المحسن للأجهزة المحمولة باستخدام TensorFlow Lite للاستدلال على الجهاز. اقرأ المدونة تصور وتفسير أشجار القرار باستخدام dtreeviz استخدم مكتبة dtreeviz مع غابات القرار في TensorFlow لتوضيح كيفية تقسيم كل عقدة قرار في شجرة لنطاق ميزة معينة وإظهار توزيع حالات التدريب في كل تنبؤ. اقرأ المدونة جربه في Colab تعزيز أنظمة التوصية باستخدام برامج الماجستير في القانون المتطورة اكتشف كيف يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات PaLM لإنشاء توصيات في تطبيقات الدردشة، وتوليد التوصيات وفرزها، واستخدام التضمينات لاسترداد المرشحين غير المعروفين، والمزيد. اقرأ المدونة الانتقال من هندسة البرمجيات إلى هندسة التعلم الآلي ما هي أهم الفروقات في عقلية هندسة التعلم الآلي (MLE) وهندسة البرمجيات (SWE)؟ اكتشف كيف يبدو يوم العمل النموذجي لكل دور، وتعقيداته، وكيف يختلفان من التخطيط إلى تحديد النجاح. شاهد الفيديو ابق على اتصال © 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043