2023년 6월

TensorFlow 뉴스레터 2023년 6월

새로운 도구 살펴보기, 실제 응용 프로그램에서 LLM 사용 등

Keras가 어떻게 딥 러닝을 쉽게 만드는지 알아보세요
TensorFlow의 머신러닝 문제를 해결하기 위한 접근하기 쉬운 인터페이스를 제공하는 Keras API의 구성요소를 살펴보세요.
개발자 가이드 보기
KerasNLP 및 TensorFlow Lite를 사용하여 자동 완성 Android 앱 만들기
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 데이터 세트를 기반으로 텍스트를 생성하도록 학습되었습니다. KerasNLP 모델을 로드하고, 양자화 기술로 최적화하고, 호환 가능한 TFLite LLM을 실행할 수 있는 Android 데모 앱에 배포하는 방법을 알아보세요.
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시각적 블록을 사용하여 ML 아이디어에 생기를 불어넣기
Visual Blocks는 신속한 프로토타이핑과 실험을 위한 새로운 그래픽 프로그래밍 프레임워크입니다. PaLM 2와 같은 강력한 기계 학습 빌딩 블록을 사용하고, 시각적 인터페이스 내에서 반복하고, 쉽게 배포하세요.
시각적 블록을 사용해 보세요
TensorFlow Lite를 통해 초음파 기술에 대한 접근성 확대
Google의 Health AI 팀이 기기 내 추론을 위해 TensorFlow Lite를 사용하여 모바일에 최적화된 태아 초음파 시스템을 구축하여 산모 의료에 대한 전 세계적 접근을 확대하기 위해 어떻게 노력하고 있는지 알아보세요.
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dtreeviz를 사용하여 의사결정 트리 시각화 및 해석
TensorFlow Decision Forests 와 함께 dtreeviz 라이브러리를 사용하여 트리의 각 결정 노드가 특정 기능의 도메인을 분할하는 방법을 시각화하고 각 예측에서 훈련 인스턴스의 분포를 표시합니다.
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Colab에서 사용해 보세요
최첨단 LLM으로 추천 시스템 강화
PaLM API를 사용하여 채팅 애플리케이션에서 권장 사항을 생성하고, 권장 사항을 생성 및 정렬하고, 임베딩을 사용하여 알 수 없는 후보를 검색하는 등의 방법을 알아보세요.
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소프트웨어 엔지니어링에서 ML 엔지니어링으로 전환
기계 학습 엔지니어링(MLE)과 소프트웨어 엔지니어링(SWE)의 주요 사고방식 차이점은 무엇입니까? 각 역할의 일반적인 업무 방식, 복잡성, 계획부터 성공 정의까지의 차이점을 알아보세요.
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