Abril de 2024

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Entrevista da People of AI com François Chollet, criador do Keras.
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Inferência quantizada dinamicamente mais rápida com XNNPack
Saiba mais sobre os benefícios da quantização de faixa dinâmica e como você pode combiná-la com meia precisão para melhorar o desempenho de inferência da CPU no dispositivo.
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Gemma no dispositivo com MediaPipe e TensorFlow Lite
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Treinando árvores de decisão com reforço de gradiente e função de perda personalizada.
Aprenda como definir uma função de perda personalizada para modelos TF-DF. Para recursos robustos, uma API mais simples e tempos de treinamento mais rápidos, você pode migrar para a biblioteca YDF.
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