Czerwiec 2023 r.

Poznaj nowe narzędzia, wykorzystaj LLM w rzeczywistych zastosowaniach i nie tylko

Dowiedz się, jak Keras ułatwia głębokie uczenie się Poznaj komponenty interfejsu API Keras, który zapewnia przystępny interfejs do rozwiązywania problemów uczenia maszynowego za pomocą TensorFlow. Zobacz przewodnik dla programistów Utwórz aplikację na Androida z funkcją autouzupełniania za pomocą KerasNLP i TensorFlow Lite Duże modele językowe (LLM) są trenowane do generowania tekstu na podstawie dużych zbiorów danych. Dowiedz się, jak załadować model KerasNLP, zoptymalizować go za pomocą technik kwantyzacji i wdrożyć w aplikacji demonstracyjnej na Androida, która obsługuje dowolne kompatybilne modele LLM TFLite. Zobacz przykład Wcielaj pomysły ML w życie, korzystając z bloków wizualnych Visual Blocks to nowe graficzne środowisko programistyczne do szybkiego prototypowania i eksperymentowania. Korzystaj z zaawansowanych bloków uczenia maszynowego, takich jak PaLM 2, iteruj w interfejsie wizualnym i łatwo wdrażaj. Wypróbuj Visual Blocks Rozszerzenie dostępu do technologii ultradźwiękowej dzięki TensorFlow Lite Przeczytaj, w jaki sposób zespół Google Health AI pracuje nad rozszerzeniem globalnego dostępu do opieki zdrowotnej nad matkami, tworząc zoptymalizowany pod kątem urządzeń mobilnych system ultrasonografii płodu z wykorzystaniem TensorFlow Lite do wnioskowania na urządzeniu. Przeczytaj bloga Wizualizacja i interpretacja drzew decyzyjnych za pomocą dtreeviz Użyj biblioteki dtreeviz z lasami decyzyjnymi TensorFlow, aby zwizualizować, w jaki sposób każdy węzeł decyzyjny w drzewie dzieli domenę określonej cechy, a także pokazać rozkład wystąpień szkoleniowych w każdej predykcji. Przeczytaj bloga Wypróbuj w Colab Wzbogać systemy rekomendacji o najnowocześniejsze LLM Dowiedz się, jak możesz używać interfejsu API PaLM do tworzenia rekomendacji w aplikacjach do czatów, generowania i sortowania rekomendacji, używania osadzeń do wyszukiwania nieznanych kandydatów i nie tylko. Przeczytaj bloga Przejście z inżynierii oprogramowania do inżynierii uczenia maszynowego Jakie są kluczowe różnice w podejściu do inżynierii uczenia maszynowego (MLE) i inżynierii oprogramowania (SWE)? Dowiedz się, jak wygląda typowy dzień pracy w każdej roli, jakie są jej złożoności i czym różnią się one od planowania po definiowanie sukcesu. Obejrzyj film Pozostań w kontakcie © 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043