Buletin TensorFlow September 2023 Lihat contoh dari komunitas, jelajahi rilis TF 2.14, dan banyak lagi.
| | Buat pipeline ML dengan Visual Blocks |
| | Percepat siklus produk ML menggunakan editor visual tanpa kode ini untuk beralih dari ide ke produksi dengan lebih cepat. Dapatkan inspirasi dengan contoh dari komunitas. |
| |
|
|
| | | Jelajahi rilis TensorFlow 2.14 | | Rilis ini memperkenalkan peningkatan pada GPU untuk tensor besar, menghilangkan dukungan untuk Python 3.8 (gunakan rilis patch 2.13.1), dan banyak lagi. | |
|
| |
|
|  | | Pemrosesan awal data temporal menjadi lebih mudah | | Pelajari cara menggunakan Temporian, pustaka Python open-source baru, untuk memuat dan memproses data temporal serta melatih model perkiraan dengan TensorFlow Decision Forests . | |
|
| |
|
| | Kerangka komputasi dinamika fluida untuk penelitian aliran turbulen | | Pelajari simulasi numerik langsung dan bagaimana akselerasi perangkat keras TensorFlow dan TPU memungkinkan simulasi aliran turbulen berskala besar dan berperforma tinggi. | |
|
| |
|
|  | | Buat efek video gerak lambat menggunakan interpolasi bingkai | | Gunakan model FILM di TensorFlow Hub untuk membuat efek video dengan menghasilkan gambar di antara kumpulan gambar yang disediakan. | |
|
| |
|
| | Dapat Dijelajahi: Apakah Model Pembelajaran Mesin Menghafal atau Menggeneralisasi? | | Pelajari tentang bidang interpretasi mekanistik yang berkembang dan bagaimana generalisasi dapat diamati dalam model yang lebih kompleks. | |
|
| |
|
|
|
|
| |  | | Tetap Terhubung | | |
|
|
|
|
,
Lihat contoh dari komunitas, jelajahi rilis TF 2.14, dan banyak lagi.
| | Buat pipeline ML dengan Visual Blocks |
| | Percepat siklus produk ML menggunakan editor visual tanpa kode ini untuk beralih dari ide ke produksi dengan lebih cepat. Dapatkan inspirasi dengan contoh dari komunitas. |
| |
|
|
| | | Jelajahi rilis TensorFlow 2.14 | | Rilis ini memperkenalkan peningkatan pada GPU untuk tensor besar, menghilangkan dukungan untuk Python 3.8 (gunakan rilis patch 2.13.1), dan banyak lagi. | |
|
| |
|
| | | | Pemrosesan awal data temporal menjadi lebih mudah | | Pelajari cara menggunakan Temporian, pustaka Python open-source baru, untuk memuat dan memproses data temporal serta melatih model perkiraan dengan TensorFlow Decision Forests . | |
|
| |
|
| | Kerangka komputasi dinamika fluida untuk penelitian aliran turbulen | | Pelajari simulasi numerik langsung dan bagaimana akselerasi perangkat keras TensorFlow dan TPU memungkinkan simulasi aliran turbulen berskala besar dan berperforma tinggi. | |
|
| |
|
| | | | Buat efek video gerak lambat menggunakan interpolasi bingkai | | Gunakan model FILM di TensorFlow Hub untuk membuat efek video dengan menghasilkan gambar di antara kumpulan gambar yang disediakan. | |
|
| |
|
| | Dapat Dijelajahi: Apakah Model Pembelajaran Mesin Menghafal atau Menggeneralisasi? | | Pelajari tentang bidang interpretasi mekanistik yang berkembang dan bagaimana generalisasi dapat diamati dalam model yang lebih kompleks. | |
|
| |
|
|
|
|
| | | | Tetap Terhubung | | |
|
|
|
|
,
Lihat contoh dari komunitas, jelajahi rilis TF 2.14, dan banyak lagi.
| | Buat pipeline ML dengan Visual Blocks |
| | Percepat siklus produk ML menggunakan editor visual tanpa kode ini untuk beralih dari ide ke produksi dengan lebih cepat. Dapatkan inspirasi dengan contoh dari komunitas. |
| |
|
|
| | | Jelajahi rilis TensorFlow 2.14 | | Rilis ini memperkenalkan peningkatan pada GPU untuk tensor besar, menghilangkan dukungan untuk Python 3.8 (gunakan rilis patch 2.13.1), dan banyak lagi. | |
|
| |
|
| | | | Pemrosesan awal data temporal menjadi lebih mudah | | Pelajari cara menggunakan Temporian, pustaka Python open-source baru, untuk memuat dan memproses data temporal serta melatih model perkiraan dengan TensorFlow Decision Forests . | |
|
| |
|
| | Kerangka komputasi dinamika fluida untuk penelitian aliran turbulen | | Pelajari simulasi numerik langsung dan bagaimana akselerasi perangkat keras TensorFlow dan TPU memungkinkan simulasi aliran turbulen berskala besar dan berperforma tinggi. | |
|
| |
|
| | | | Buat efek video gerak lambat menggunakan interpolasi bingkai | | Gunakan model FILM di TensorFlow Hub untuk membuat efek video dengan menghasilkan gambar di antara kumpulan gambar yang disediakan. | |
|
| |
|
| | Dapat Dijelajahi: Apakah Model Pembelajaran Mesin Menghafal atau Menggeneralisasi? | | Pelajari tentang bidang interpretasi mekanistik yang berkembang dan bagaimana generalisasi dapat diamati dalam model yang lebih kompleks. | |
|
| |
|
|
|
|
| | | | Tetap Terhubung | | |
|
|
|
|
,
