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2023 年 6 月

TensorFlow ニュースレター 2023 年 6 月

新しいツールを探索し、現実世界のアプリケーションで LLM を使用するなど

Keras がディープラーニングを簡単にする方法を学ぶ

Keras API のコンポーネントを調べてください。Keras API は、TensorFlow を使用して機械学習の問題を解決するための親しみやすいインターフェイスを提供します。

KerasNLP と TensorFlow Lite を使用してオートコンプリート Android アプリを作成する

大規模言語モデル (LLM) は、大規模なデータセットに基づいてテキストを生成するようにトレーニングされます。 KerasNLP モデルをロードし、量子化手法で最適化し、互換性のある TFLite LLM を実行できる Android デモアプリにデプロイする方法を学びます。

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ビジュアルブロックを使用して ML のアイデアを現実化する

Visual Blocks は、迅速なプロトタイピングと実験のための新しいグラフィカルプログラミングフレームワークです。 PaLM 2 のような強力な機械学習ビルディングブロックを使用し、ビジュアルインターフェイス内で反復処理を行い、簡単にデプロイします。

ビジュアルブロックを試してみる

TensorFlow Lite で超音波技術へのアクセスを拡大

Google の Health AI チームが、オンデバイス推論にTensorFlow Liteを使用してモバイルに最適化された胎児超音波システムを構築することで、母体のヘルスケアへの世界的なアクセスを拡大するためにどのように取り組んでいるかをご覧ください。

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dtreeviz を使用してデシジョンツリーを視覚化および解釈する

TensorFlow デシジョンフォレストで dtreeviz ライブラリを使用すると、ツリー内の各デシジョンノードが特定の機能のドメインをどのように分割するかを視覚化し、各予測におけるトレーニングインスタンスの分布を表示できます。

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最先端の LLM でレコメンデーションシステムを強化

PaLM APIを使用して、チャットアプリケーションで推奨事項を作成したり、推奨事項を生成して並べ替えたり、埋め込みを使用して未知の候補を取得したりする方法を検討します。

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ソフトウェアエンジニアリングから ML エンジニアリングへの移行

機械学習エンジニアリング (MLE) とソフトウェアエンジニアリング (SWE) の主な考え方の違いは何ですか?各役割の典型的な勤務日がどのようなものであるか、その複雑さ、計画から成功の定義までの違いを確認してください。

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