junho de 2023

Boletim informativo do TensorFlow, junho de 2023

Explore novas ferramentas, use LLMs em aplicações do mundo real e muito mais

Saiba como Keras facilita o aprendizado profundo
Explore os componentes da API Keras, que fornece uma interface acessível para resolver problemas de machine learning com o TensorFlow.
Veja o guia do desenvolvedor
Crie um aplicativo Android de preenchimento automático com KerasNLP e TensorFlow Lite
Grandes modelos de linguagem (LLMs) são treinados para gerar texto com base em grandes conjuntos de dados. Aprenda como carregar um modelo KerasNLP, otimizá-lo com técnicas de quantização e implantá-lo em um aplicativo de demonstração Android que pode executar qualquer TFLite LLMs compatível.
Ver exemplo
Dê vida às ideias de ML usando blocos visuais
Visual Blocks é uma nova estrutura de programação gráfica para prototipagem e experimentação rápidas. Use blocos de construção de aprendizado de máquina poderosos, como PaLM 2, itere em uma interface visual e implante facilmente.
Experimente blocos visuais
Expandindo o acesso à tecnologia de ultrassom com o TensorFlow Lite
Leia como a equipe de IA de saúde do Google está trabalhando para expandir o acesso global à assistência médica materna criando um sistema de ultrassom fetal otimizado para dispositivos móveis usando o TensorFlow Lite para inferência no dispositivo.
Leia o blog
Visualize e interprete árvores de decisão com dtreeviz
Use a biblioteca dtreeviz com TensorFlow Decision Forests para visualizar como cada nó de decisão em uma árvore divide o domínio de um recurso específico e mostrar a distribuição de instâncias de treinamento em cada previsão.
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Experimente no Colab
Aumente os sistemas de recomendação com LLMs de última geração
Explore como você pode usar a API PaLM para criar recomendações em aplicativos de chat, gerar e classificar recomendações, usar incorporações para recuperar candidatos desconhecidos e muito mais.
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Transição da engenharia de software para a engenharia de ML
Quais são as principais diferenças de mentalidade entre Engenharia de Aprendizado de Máquina (MLE) e Engenharia de Software (SWE)? Descubra como é um dia de trabalho típico para cada função, suas complexidades e como elas diferem desde o planejamento até a definição do sucesso.
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