نشرة TensorFlow الإخبارية لشهر سبتمبر 2023 اطلع على الأمثلة من المجتمع واستكشف إصدار TF 2.14 والمزيد.
| | قم بإنشاء خطوط أنابيب ML باستخدام الكتل المرئية |
| | قم بتسريع دورة منتج تعلم الآلة باستخدام هذا المحرر المرئي بدون تعليمات برمجية للانتقال من الفكرة إلى الإنتاج بشكل أسرع. احصل على الإلهام من خلال أمثلة من المجتمع. |
| |
|
|
| | | استكشف إصدار TensorFlow 2.14 | | يقدم الإصدار تحسينات على وحدة معالجة الرسومات للموترات الكبيرة، ويزيل دعم Python 3.8 (استخدم إصدار التصحيح 2.13.1)، والمزيد. | |
|
| |
|
|  | | أصبحت المعالجة المسبقة للبيانات المؤقتة أسهل | | تعرف على كيفية استخدام Temporian، وهي مكتبة Python جديدة مفتوحة المصدر، لتحميل البيانات المؤقتة ومعالجتها وتدريب نموذج التنبؤ باستخدام TensorFlow Decision Forests . | |
|
| |
|
| | إطار ديناميات الموائع الحسابية لأبحاث التدفق المضطرب | | تعرف على المحاكاة العددية المباشرة وكيف يعمل تسريع أجهزة TensorFlow وTPU على تمكين عمليات محاكاة عالية الأداء وواسعة النطاق للتدفقات المضطربة. | |
|
| |
|
|  | | قم بإنشاء تأثيرات فيديو بطيئة الحركة باستخدام إطار الاستيفاء | | استخدم نموذج FILM في TensorFlow Hub لإنشاء تأثيرات فيديو عن طريق إنشاء صور بينية من مجموعة الصور المتوفرة. | | استكشاف البرنامج التعليمي |
| |
|
|
|
|
|
| |
|
| | قابل للاستكشاف: هل نماذج التعلم الآلي تحفظ أم تعمم؟ | | تعرف على المجال المتنامي لقابلية التفسير الآلي وكيف يمكن ملاحظة التعميم في النماذج الأكثر تعقيدًا. | |
|
| |
|
|
|
|
| |  | | ابق على اتصال | | |
|
|
|
|
,
اطلع على الأمثلة من المجتمع واستكشف إصدار TF 2.14 والمزيد.
| | قم بإنشاء خطوط أنابيب ML باستخدام الكتل المرئية |
| | قم بتسريع دورة منتج ML باستخدام هذا المحرر المرئي بدون تعليمات برمجية للانتقال من الفكرة إلى الإنتاج بشكل أسرع. احصل على الإلهام من خلال أمثلة من المجتمع. |
| |
|
|
| | | استكشف إصدار TensorFlow 2.14 | | يقدم الإصدار تحسينات على وحدة معالجة الرسومات للموترات الكبيرة، ويزيل دعم Python 3.8 (استخدم إصدار التصحيح 2.13.1)، والمزيد. | |
|
| |
|
| | | | أصبحت المعالجة المسبقة للبيانات المؤقتة أسهل | | تعرف على كيفية استخدام Temporian، وهي مكتبة Python جديدة مفتوحة المصدر، لتحميل البيانات المؤقتة ومعالجتها وتدريب نموذج التنبؤ باستخدام TensorFlow Decision Forests . | |
|
| |
|
| | إطار ديناميات الموائع الحسابية لأبحاث التدفق المضطرب | | تعرف على المحاكاة العددية المباشرة وكيف يعمل تسريع أجهزة TensorFlow وTPU على تمكين عمليات محاكاة عالية الأداء وواسعة النطاق للتدفقات المضطربة. | |
|
| |
|
| | | | قم بإنشاء تأثيرات فيديو بطيئة الحركة باستخدام إطار الاستيفاء | | استخدم نموذج FILM في TensorFlow Hub لإنشاء تأثيرات فيديو عن طريق إنشاء صور بينية من مجموعة الصور المتوفرة. | | استكشاف البرنامج التعليمي |
| |
|
|
|
|
|
| |
|
| | قابل للاستكشاف: هل نماذج التعلم الآلي تحفظ أم تعمم؟ | | تعرف على المجال المتنامي لقابلية التفسير الآلي وكيف يمكن ملاحظة التعميم في النماذج الأكثر تعقيدًا. | |
|
| |
|
|
|
|
| | | | ابق على اتصال | | |
|
|
|
|
,
اطلع على الأمثلة من المجتمع واستكشف إصدار TF 2.14 والمزيد.
| | قم بإنشاء خطوط أنابيب ML باستخدام الكتل المرئية |
| | قم بتسريع دورة منتج ML باستخدام هذا المحرر المرئي بدون تعليمات برمجية للانتقال من الفكرة إلى الإنتاج بشكل أسرع. احصل على الإلهام من خلال أمثلة من المجتمع. |
| |
|
|
| | | استكشف إصدار TensorFlow 2.14 | | يقدم الإصدار تحسينات على وحدة معالجة الرسومات للموترات الكبيرة، ويزيل دعم Python 3.8 (استخدم إصدار التصحيح 2.13.1)، والمزيد. | |
|
| |
|
| | | | أصبحت المعالجة المسبقة للبيانات المؤقتة أسهل | | تعرف على كيفية استخدام Temporian، وهي مكتبة Python جديدة مفتوحة المصدر، لتحميل البيانات المؤقتة ومعالجتها وتدريب نموذج التنبؤ باستخدام TensorFlow Decision Forests . | |
|
| |
|
| | إطار ديناميات الموائع الحسابية لأبحاث التدفق المضطرب | | تعرف على المحاكاة العددية المباشرة وكيف يعمل تسريع أجهزة TensorFlow وTPU على تمكين عمليات محاكاة عالية الأداء وواسعة النطاق للتدفقات المضطربة. | |
|
| |
|
| | | | قم بإنشاء تأثيرات فيديو بطيئة الحركة باستخدام إطار الاستيفاء | | استخدم نموذج FILM في TensorFlow Hub لإنشاء تأثيرات فيديو عن طريق إنشاء صور بينية من مجموعة الصور المتوفرة. | | استكشاف البرنامج التعليمي |
| |
|
|
|
|
|
| |
|
| | قابل للاستكشاف: هل نماذج التعلم الآلي تحفظ أم تعمم؟ | | تعرف على المجال المتنامي لقابلية التفسير الآلي وكيف يمكن ملاحظة التعميم في النماذج الأكثر تعقيدًا. | |
|
| |
|
|
|
|
| | | | ابق على اتصال | | |
|
|
|
|
,
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
[null,null,[],[],[]]
