मई 2023

Google I/O से नवीनतम मशीन लर्निंग नवाचारों की खोज करें

Google I/O में मशीन लर्निंग में क्या नया है?
नवीनतम मशीन लर्निंग नवाचारों का उपयोग और AI एप्लिकेशन बनाना आसान बनाने वाले नए टूल खोजें। सारांश पढ़ें या सभी मुख्य भाषणों और सत्रों को अपनी माँग पर देखें।
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TensorFlow और Keras के नए उपकरण और तकनीकें
शक्तिशाली, प्रदर्शनकारी मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए पारिस्थितिकी तंत्र में नवीनतम सुधारों का अन्वेषण करें:
DTensor के साथ समानांतर तकनीकों का उपयोग करके अपने मॉडलों को स्केल करें
KerasNLP और KerasCV के माध्यम से अत्याधुनिक मॉडल का उपयोग करें
JAX2TF के साथ JAX मॉडल का उत्पादनीकरण करें
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गतिशील एम्बेडिंग के साथ एक अनुशंसा मॉडल को प्रशिक्षित करें
जानें कि अनुशंसा सेटिंग में एम्बेडिंग तालिकाओं के आकार को गतिशील रूप से बढ़ाने और घटाने के लिए डायनामिक एम्बेडिंग का उपयोग कैसे किया जा सकता है। 9 जून को अनुशंसा सिस्टम डेव समिट में भाग लेकर TensorFlow के साथ अनुशंसा सिस्टम बनाने के बारे में अधिक जानें।
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अमेरिकी सांकेतिक भाषा फिंगरस्पेलिंग पहचान चुनौती में शामिल हों
एएसएल फ़िंगरस्पेलिंग, जिसमें अलग-अलग अक्षरों को दर्शाने के लिए हाथ की आकृतियों का इस्तेमाल किया जाता है, बधिर स्मार्टफ़ोन उपयोगकर्ताओं को वर्चुअल कीबोर्ड की तुलना में तेज़ी से "टाइप" करने में सक्षम बना सकती है। तीन मिलियन से ज़्यादा अक्षरों वाले नए डेटासेट पर प्रशिक्षित TensorFlow Lite फ़िंगरस्पेलिंग पहचान मॉडल बनाने के लिए Kaggle चुनौती में शामिल हों।
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अन्वेषण योग्य: आत्मविश्वास से भरे गलत मॉडलों से लेकर विनम्र कलाकारों की टुकड़ी तक
एनसेम्बल्स के बारे में जानें, यह एक ऐसी तकनीक है जो कई मॉडलों के आउटपुट का औसत निकालती है। देखें कि इसका उपयोग किसी मॉडल के अनिश्चितता अनुमानों की गुणवत्ता को बेहतर बनाने के लिए कैसे किया जा सकता है।
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Google के PaLM 2 मॉडल के साथ जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाएँ
बड़े भाषा मॉडल अब प्राकृतिक भाषा उत्पन्न कर सकते हैं और निर्देशों का सटीकता और सूक्ष्मता से पालन कर सकते हैं। ऐसे नए टूल खोजें जो Google के अगली पीढ़ी के मॉडल का उपयोग करके नवीन AI एप्लिकेशन बनाना तेज़ और आसान बनाते हैं।
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Google AI से निर्माण के लिए ML संसाधन खोजें
Google AI टूल, मार्गदर्शन और समुदाय के लिए एक गंतव्य प्रस्तुत है। बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग बनाने, प्रशिक्षण देने, तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए संसाधन खोजें, चाहे आप अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में कहीं भी हों या आपके मॉडल कहीं भी तैनात हों।
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