Июнь 2023 г.

Исследуйте новые инструменты, используйте степени магистра права в реальных приложениях и многое другое.

Узнайте, как Keras упрощает глубокое обучение Изучите компоненты API Keras, который предоставляет удобный интерфейс для решения задач машинного обучения с помощью TensorFlow. Посмотреть руководство разработчика Создайте Android-приложение с автодополнением с помощью KerasNLP и TensorFlow Lite Большие языковые модели (LLM) обучаются генерировать текст на основе больших наборов данных. Узнайте, как загрузить модель KerasNLP, оптимизировать её с помощью методов квантования и развернуть в демонстрационном приложении для Android, которое может запускать любые совместимые LLM-модели TFLite. Посмотреть пример Воплощайте идеи машинного обучения в жизнь с помощью визуальных блоков Visual Blocks — это новый графический фреймворк для быстрого создания прототипов и экспериментов. Используйте мощные базовые блоки машинного обучения, такие как PaLM 2, выполняйте итерации в визуальном интерфейсе и легко развертывайте. Попробуйте визуальные блоки Расширение доступа к ультразвуковой технологии с помощью TensorFlow Lite Узнайте, как команда Google Health AI работает над расширением глобального доступа к услугам по охране здоровья матерей путем создания оптимизированной для мобильных устройств системы ультразвуковой диагностики плода с использованием TensorFlow Lite для получения выводов на устройстве. Читать блог Визуализируйте и интерпретируйте деревья решений с помощью dtreeviz Используйте библиотеку dtreeviz с лесами решений TensorFlow, чтобы визуализировать, как каждый узел решения в дереве разделяет домен определенного признака, и показать распределение обучающих экземпляров в каждом прогнозе. Читать блог Попробуйте в Colab Дополните рекомендательные системы современными LLM-программами Узнайте, как можно использовать API PaLM для создания рекомендаций в чат-приложениях, генерировать и сортировать рекомендации, использовать встраивания для извлечения неизвестных кандидатов и многое другое. Читать блог Переход от разработки программного обеспечения к разработке машинного обучения В чём заключаются ключевые различия в мышлении инженеров машинного обучения (MLE) и программистов (SWE)? Узнайте, как выглядит типичный рабочий день для каждой роли, в чём их сложность и чем они отличаются от планирования до определения успеха. Посмотрите видео Оставайтесь на связи © 2023 Google LLC 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA 94043