Newsletter TensorFlow settembre 2023 Scopri gli esempi della community, esplora la versione TF 2.14 e altro ancora.
| | Crea pipeline ML con Visual Blocks |
| | Accelera il ciclo del prodotto ML utilizzando questo editor visivo senza codice per passare più rapidamente dall'idea alla produzione. Lasciati ispirare dagli esempi della community. |
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| | | Esplora la versione TensorFlow 2.14 | | The release introduces improvements on GPU for large tensors, removes support for Python 3.8 (use the 2.13.1 patch release), and more. | |
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|  | | La preelaborazione dei dati temporali è stata semplificata | | Learn how to use Temporian, a new open-source Python library, to load and process temporal data and train a forecasting model with TensorFlow Decision Forests . | |
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| | Computational fluid dynamics framework for turbulent flow research | | Learn about direct numerical simulation and how TensorFlow and TPU hardware acceleration enable high-performance, large-scale simulations of turbulent flows. | |
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|  | | Crea effetti video al rallentatore utilizzando l'interpolazione dei fotogrammi | | Utilizza il modello FILM in TensorFlow Hub per creare effetti video generando immagini intermedie da un set di immagini fornito. | |
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| | Explorable: Do Machine Learning Models Memorize or Generalize? | | Learn about the growing field of mechanistic interpretability and how generalization may be observed in more complex models. | |
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| | Accelerate the ML product cycle using this no-code visual editor to go from idea to production faster. Get inspired with examples from the community. |
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| | | Explore the TensorFlow 2.14 release | | The release introduces improvements on GPU for large tensors, removes support for Python 3.8 (use the 2.13.1 patch release), and more. | |
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| | | | La preelaborazione dei dati temporali è stata semplificata | | Learn how to use Temporian, a new open-source Python library, to load and process temporal data and train a forecasting model with TensorFlow Decision Forests . | |
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| | Quadro di fluidodinamica computazionale per la ricerca sul flusso turbolento | | Scopri la simulazione numerica diretta e come l'accelerazione hardware TensorFlow e TPU consentono simulazioni su larga scala e ad alte prestazioni di flussi turbolenti. | |
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| | | | Create slow-motion video effects using frame interpolation | | Use the FILM model in TensorFlow Hub to create video effects by generating in-between images from a provided set of images. | |
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| | Esplorabile: i modelli di machine learning memorizzano o generalizzano? | | Scopri il campo in crescita dell'interpretabilità meccanicistica e come la generalizzazione può essere osservata in modelli più complessi. | |
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| | | Explore the TensorFlow 2.14 release | | La versione introduce miglioramenti sulla GPU per tensori di grandi dimensioni, rimuove il supporto per Python 3.8 (utilizzare la versione patch 2.13.1) e altro ancora. | | Visualizza le note sulla versione |
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| | | | La preelaborazione dei dati temporali è stata semplificata | | Scopri come utilizzare Temporian, una nuova libreria Python open source, per caricare ed elaborare dati temporali e addestrare un modello di previsione con TensorFlow Decision Forests . | |
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| | Quadro di fluidodinamica computazionale per la ricerca sul flusso turbolento | | Scopri la simulazione numerica diretta e come l'accelerazione hardware TensorFlow e TPU consentono simulazioni su larga scala e ad alte prestazioni di flussi turbolenti. | |
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| | | | Crea effetti video al rallentatore utilizzando l'interpolazione dei fotogrammi | | Utilizza il modello FILM in TensorFlow Hub per creare effetti video generando immagini intermedie da un set di immagini fornito. | |
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| | Esplorabile: i modelli di machine learning memorizzano o generalizzano? | | Learn about the growing field of mechanistic interpretability and how generalization may be observed in more complex models. | |
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