2024년 3월

새로운 릴리스의 업데이트를 읽고, MediaPipe LLM Inference API(실험적)를 사용하여 장치에서 LLM을 실행하고, ML이 운영 비용을 어떻게 절감할 수 있는지 알아보고, 더 많은 내용을 알아보세요.

TensorFlow 2.16의 새로운 기능 업데이트에는 Windows에서 TensorFlow CPU 휠을 빌드하기 위한 기본 컴파일러로 Clang이 추가되고, 기본 버전으로 Keras 3이 추가되고, Python 3.12에 대한 지원이 추가되는 등의 기능이 포함되어 있습니다! 블로그를 읽어보세요 Google I/O가 돌아왔습니다! 5월 14일 온라인으로 참여하여 AI와 Google의 최신 개발자 도구를 통해 새로운 가능성을 발견하고 혁신하고 열어보세요. 지금 등록하세요 Tokopedia가 신원 확인을 위해 ML을 사용하여 운영 비용을 절감한 방법 Tokopedia 팀은 판매자 온보딩 프로세스 중에 6가지 핵심 포인트를 통해 사용자의 얼굴을 감지하기 위해 MediaPipe와 TensorFlow.js의 얼굴 감지 라이브러리를 사용하기로 결정했습니다. 블로그를 읽어보세요 MediaPipe 및 TensorFlow Lite를 사용하여 장치에서 대규모 언어 모델 실행 새로운 실험적 MediaPipe LLM 추론 API에는 낮은 지연 시간으로 웹, Android 및 iOS에서 LLM을 실행하기 위한 양자화, 캐싱 및 가중치 공유와 같은 성능 최적화가 포함되어 있습니다. 블로그를 읽어보세요 KerasNLP와 KerasCV를 사용하여 응용 ML을 배우세요 다음을 포함한 애플리케이션에 KerasNLP 및 KerasCV 라이브러리를 사용하는 방법을 설명하는 새로운 비디오를 시청하세요. • 객체 감지 • 이미지 데이터 증강 • 텍스트 생성 • 텍스트 분류 개요를 확인하세요 Croissant를 사용하면 데이터 세트를 더 쉽게 찾고 사용할 수 있습니다. TensorFlow Datasets CrossaintBuilder를 사용하여 Croissant 메타데이터를 정의합니다. 이 메타데이터는 schema.org 구조를 기반으로 하고 리소스 파일 설명, 데이터 구조, 기본 ML 의미 체계를 단일 파일에 결합하는 형식입니다. 블로그를 읽어보세요 연결 상태를 유지하세요