Newsletter TensorFlow giugno 2023 Esplora nuovi strumenti, utilizza gli LLM in applicazioni del mondo reale e altro ancora
| | Scopri come Keras semplifica il deep learning |
| | Esplora i componenti dell'API Keras, che fornisce un'interfaccia accessibile per risolvere i problemi di machine learning con TensorFlow. |
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| |  | | Crea un'app Android con completamento automatico con KerasNLP e TensorFlow Lite | | I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono addestrati per generare testo basato su set di dati di grandi dimensioni. Scopri come caricare un modello KerasNLP, ottimizzarlo con tecniche di quantizzazione e distribuirlo su un'app demo Android in grado di eseguire qualsiasi LLM TFLite compatibile. | |
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|  | | Dai vita alle idee ML utilizzando Visual Blocks | | Visual Blocks è un nuovo framework di programmazione grafica per la prototipazione e la sperimentazione rapide. Utilizza potenti elementi costitutivi del machine learning come PaLM 2, esegui l'iterazione all'interno di un'interfaccia visiva e distribuiscilo facilmente. | |
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|  | | Ampliare l'accesso alla tecnologia a ultrasuoni con TensorFlow Lite | | Leggi come il team Health AI di Google sta lavorando per espandere l'accesso globale all'assistenza sanitaria materna creando un sistema di ecografia fetale ottimizzato per dispositivi mobili utilizzando TensorFlow Lite per l'inferenza sul dispositivo. | |
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|  | | Visualizza e interpreta alberi decisionali con dtreeviz | | Utilizza la libreria dtreeviz con TensorFlow Decision Forests per visualizzare il modo in cui ciascun nodo decisionale in un albero suddivide il dominio di una funzionalità specifica e mostra la distribuzione delle istanze di training in ciascuna previsione. | |
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| |  | | Aumenta i sistemi di raccomandazione con LLM all'avanguardia | | Scopri come utilizzare l' API PaLM per creare consigli nelle applicazioni di chat, generare e ordinare consigli, utilizzare gli incorporamenti per recuperare candidati sconosciuti e altro ancora. | |
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|  | | Passaggio dall'ingegneria del software all'ingegneria ML | | Quali sono le principali differenze di mentalità tra Machine Learning Engineering (MLE) e Software Engineering (SWE)? Scopri come si presenta una tipica giornata lavorativa per ciascun ruolo, le sue complessità e come differiscono dalla pianificazione alla definizione del successo. | |
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