ライブラリと拡張機能

分類、回帰、ランキングにデシジョン フォレストを使用するモデルのトレーニング、提供、解釈のための最先端のアルゴリズム。

再利用可能な機械学習用のライブラリ。最小限のコードで最新のトレーニング済みモデルをダウンロードして再利用します。

TensorFlow モデル最適化ツールキットは、展開と実行のために ML モデルを最適化するための一連のツールです。

レコメンデーション システム モデルを構築するためのライブラリ。

常識的な形状制約を備えた、柔軟で制御された解釈可能な ML ソリューションのライブラリ。

カメラ、ライト、マテリアルからレンダラーまで、コンピュータ グラフィックス機能のライブラリ。

分散型データに対する機械学習やその他の計算のためのオープンソース フレームワーク。

TensorFlow Probability は、確率論的推論と統計分析のためのライブラリです。

Tensor2Tensor は、ディープ ラーニングをより利用しやすくし、ML 研究を加速するために設計された、ディープ ラーニング モデルとデータセットのライブラリです。

差分プライバシーを使用して機械学習モデルをトレーニングするための TensorFlow オプティマイザーの実装を含む Python ライブラリ。

TensorFlow の強化学習用ライブラリ。

強化学習アルゴリズムの高速プロトタイピングのための研究フレームワーク。

TRFL (「トリュフ」と発音) は、DeepMind によって作成された強化学習ビルディング ブロックのライブラリです。

分散テンソル計算の幅広いクラスを指定できる、分散ディープ ラーニング用の言語。

テキスト (単語、文、文字) や可変長のバッチなど、不均一な形状のデータを簡単に保存および操作できます。

TensorFlow での Unicode テキストの直接操作をサポートします。

TensorFlow Ranking は、TensorFlow プラットフォームでの Learning-to-Rank (LTR) 手法のライブラリです。

Magenta は、アートや音楽を作成するプロセスにおける機械学習の役割を探る研究プロジェクトです。

Nucleus は、SAM や VCF などの一般的なゲノミクス ファイル形式のデータを簡単に読み取り、書き込み、分析できるように設計された Python および C++ コードのライブラリです。

ニューラル ネットワークを構築するための DeepMind のライブラリ。

特徴入力に加えて構造化シグナルを活用してニューラル ネットワークをトレーニングするための学習フレームワーク。

SIG Addons によって維持される TensorFlow の追加機能。

SIG IO によって維持されるデータセット、ストリーミング、およびファイル システムの拡張機能。

TensorFlow Quantum は、量子と古典のハイブリッド ML モデルのラピッド プロトタイピングのための量子機械学習ライブラリです。

モデル カード (モデルの開発とパフォーマンスにコンテキストと透明性を提供する機械学習ドキュメント) を合理化して生成します。

根底にあるパフォーマンスの偏りに起因するユーザーの害を軽減または排除する方法でモデルを作成およびトレーニングするのに役立つライブラリ。

バイナリおよびマルチクラス分類子の一般的に識別される公平性メトリックの簡単な計算を可能にするライブラリ。

TensorFlow Cloud は、ローカル環境を Google Cloud に接続するためのライブラリです。

TensorFlow 2 ですぐに使用できる、テキストおよび NLP 関連のクラスと演算のコレクション。