谷歌致力于构建先进的机器学习生态,带来高效的开发体验,帮助开发者将机器学习应用到多个领域。解决现实生活中的问题,从科学研究到商业变革再到公益。你准备好了吗?让我们在2021年谷歌开发者大会上了解TensorFlow的最新工具和进展!点击直达官网探索更多开发干货!今年TensorFlow给开发者带来了一个大大的惊喜——TensorFlow决策森林(TensorFlowDecisionForests,TF-DF)。TF-DF模型可以实现高效的分类、回归和任务排序。当开发人员需要处理表格数据以实现简单性、可解释性和速度时,TF-DF将是最佳选择。TF-DF提供了大量的工具和模型供开发者使用。作为TensorFlow丰富生态系统的一员,它可以与各种TensorFlow工具、库和TFX平台集成,让开发者可以轻松地将它们结合起来。进入谷歌开发者在线课程,搜索“TensorFlow”学习更多开发技巧!TensorFlow.js是一个用JS语言编写的前端机器学习库。因为前端机器学习可以实现低延迟的运行速度,保护用户隐私,以及更低的部署和维护成本,TensorFlow.js也成为了很多开发者的首选。今年,每周下载量增加了两倍。播放量达到了320万次。TensorFlow.js具有灵活的跨平台特性,开发者可以随时在浏览器或任何支持JavaScript的环境中运行模型,充分发挥Web覆盖面广、规模大的优势。TensorFlow.js拥有丰富的模型库和API,方便开发者快速构建应用。今年引入了新的姿势检测API,可以实现单人检测和多人检测;发布了2个用于MediaPipe的BlazePose模型,可用于2D和3D场景。在自然语言处理方面,也引入了基于BERT的对话意图检测模型和问答模型。值得一提的是,TensorFlow.js已经支持TFLite模型,执行速度更快,模型体积更小,性能更好。性能测试工具还增加了自定义模型的选项,可以实时测试和展示模型的执行速度等多项相关指标。推荐系统是机器学习领域的一个重要应用。从推荐电影和餐厅到推荐视频或新闻文章,推荐系统在日常生活中很常见。推荐系统是一个复杂的机器学习系统,分为召回、粗排序、精排序三个阶段,将推荐内容从数百万条减少到几十条有价值的推荐内容。一个可靠而强大的推荐系统可以大大提高用户活跃度,而TensorFlowRecommenders可以成为推荐系统开发者的最佳助手。进入谷歌开发者在线课程,搜索“TensorFlow”学习更多开发技巧!谷歌制定了一套原则来指导对负责任的人工智能的理解。人工智能应该有益于社会、公平、安全、保护隐私、对用户负责。谷歌推出ResponsibleAIToolkit,帮助开发者负责任地开发AI,取得进步,构建造福所有人的AI系统。TensorFlow的发展离不开开发者社区的支持和贡献。目前,TFUG的数量已经发展到70多个,诞生了170多个GDE和12个特殊兴趣小组(Sigs)。在学习资源方面,除了网易提供的本地化在线课程外,开发者还可以通过GoogleDevelopersOnlineCourses以视频、文章和Codelabs的形式掌握TensorFlow相关技能。如果您想了解更多,欢迎参加TensorFlow开发者认证考试,获得TensorFlow开发者证书,一展所长。目前有3,000名经过认证的开发人员,我们希望有更多人加入,社区将继续发展壮大。点击了解TensorFlow开发者证书点击了解中大慕课《TensorFlow 入门实操课程》除了上述激动人心的更新,TensorFlow团队还带来了哪些最新进展?立即登录官网探索!
