ML Topluluk Günü 9 Kasım! TensorFlow, JAX güncellemeler için bize katılın ve daha fazla bilgi edinin

TensorFlow Hub , ince ayar için hazır ve her yerde devreye alınabilen, önceden eğitilmiş modellerden oluşan kapsamlı bir havuzdur. tensorflow_hub kitaplığıyla minimum miktarda kod içeren en yeni eğitilmiş modelleri indirin.

Aşağıdaki eğitimler, ihtiyaçlarınız için TF Hub'daki modelleri kullanmaya ve uygulamaya başlamanıza yardımcı olacaktır. Etkileşimli eğitimler, bunları değiştirmenize ve değişikliklerinizle yürütmenize izin verir. Tamir etmek için etkileşimli bir eğiticinin üst kısmındaki Google Colab'da Çalıştır düğmesini tıklayın.

Makine öğrenimi ve TensorFlow'a aşina değilseniz, görüntüleri ve metni nasıl sınıflandıracağınıza, görüntülerdeki nesneleri algılayarak veya ünlü sanat eserleri gibi kendi resimlerinizi stilize ederek genel bir bakış elde ederek başlayabilirsiniz:

Çiçekleri ayırt etmek için önceden eğitilmiş bir görüntü sınıflandırıcının üzerine bir Keras modeli oluşturun.
Metin sınıflandırma duyarlılık analizi görevini çözmek için bir Keras modeli oluşturmak için BERT kullanın.
Bir sinir ağının Picasso, van Gogh veya kendi stil görüntünüz gibi bir görüntüyü yeniden çizmesine izin verin.
FasterRCNN veya SSD gibi modelleri kullanarak görüntülerdeki nesneleri algılayın.

TensorFlow Hub'dan NLP, görüntüler, ses ve video modellerinin nasıl kullanılacağına ilişkin daha gelişmiş eğitimlere göz atın.

TensorFlow Hub'daki modellerle ortak NLP görevlerini çözün. Sol gezinme bölmesinde mevcut tüm NLP eğitimlerini görüntüleyin.

Evrensel Cümle Kodlayıcı ile cümleleri sınıflandırın ve anlamsal olarak karşılaştırın.
TPU'da çalışan GLUE karşılaştırma görevlerini çözmek için BERT kullanın.
Çok dilli evrensel cümle kodlayıcı Soru-Cevap modelini kullanarak SQuAD veri kümesindeki diller arası soruları yanıtlayın.

GAN'ları, süper çözünürlüklü modelleri ve daha fazlasını nasıl kullanacağınızı keşfedin. Sol gezinme bölmesinde mevcut tüm resim eğitimlerini görüntüleyin.

Yapay yüzler oluşturun ve GAN'ları kullanarak aralarında enterpolasyon yapın.
Alt örneklenmiş görüntülerin çözünürlüğünü artırın.
Verilen resimlerin maskeli kısmını doldurun.

Perde tanıma ve ses sınıflandırması dahil olmak üzere ses verileri için eğitimli modelleri kullanarak öğreticileri keşfedin.

SPICE modelini kullanarak şarkı söylerken kendinizi kaydedin ve sesinizin perdesini tespit edin.
Sesleri AudioSet-YouTube derlemesinden 521 ses olay sınıfı olarak sınıflandırmak için YAMNet modelini kullanın.

Eylem tanıma, video enterpolasyonu ve daha fazlası için video verileri için eğitimli makine öğrenimi modellerini deneyin.

Şişirilmiş 3D ConvNet modelini kullanarak bir videodaki 400 eylemden birini algılayın.
Arasında 3B Dönüşümler kullanarak video kareleri arasında enterpolasyon yapın.
Bir metin sorgusuyla en alakalı videoları bulun.