「scaling tensorflow models」に関連する検索結果が 4,261 つあります

関連度順

TensorFlowを搭載：Airbnbが機械学習を利用してリスティング写真の分類を支援 (Powered by TensorFlow: Airbnb uses machine learning to help categorize its listing photos)

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TensorFlowを搭載：Airbnbが機械学習を利用してリスティング写真の分類を支援 (Powered by TensorFlow: Airbnb uses machine learning to help categorize its listing photos)

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TensorFlow Extended（TFX）。機械学習パイプラインとモデル理解 (Google I/O'19) (TensorFlow Extended (TFX): Machine Learning Pipelines and Model Understanding (Google I/O'19))

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TensorFlow Extended（TFX）。機械学習パイプラインとモデル理解 (Google I/O'19) (TensorFlow Extended (TFX): Machine Learning Pipelines and Model Understanding (Google I/O'19))

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TF Liteの質問などにお答えします!(#AskTensorFlow) (Answering your TF Lite questions and more! (#AskTensorFlow))

15:40

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tf.textを使ったモデルの構築 (TF World '19) (Building models with tf.text (TF World '19))

39:33

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TensorFlow.js (TensorFlow Meets) (TensorFlow.js (TensorFlow Meets))

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TensorFlow.js (TensorFlow Meets) (TensorFlow.js (TensorFlow Meets))

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TensorFlow Extended (TF Dev Summit '20) (TensorFlow Extended (TF Dev Summit '20))

06:02

TensorFlow Extended (TF Dev Summit '20) (TensorFlow Extended (TF Dev Summit '20))

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TensorFlow - モバイルプラットフォームのためのディープラーニングソリューション (TensorFlow Meets) (TensorFlow - the deep learning solution for mobile platforms (TensorFlow Meets))

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TensorFlow - モバイルプラットフォームのためのディープラーニングソリューション (TensorFlow Meets) (TensorFlow - the deep learning solution for mobile platforms (TensorFlow Meets))

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機械学習ゼロからヒーローへ（Google I/O'19 (Machine Learning Zero to Hero (Google I/O'19))

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機械学習ゼロからヒーローへ（Google I/O'19 (Machine Learning Zero to Hero (Google I/O'19))

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TensorFlowの内部：TFモデル最適化ツールキット（量子化と剪定 (Inside TensorFlow: TF Model Optimization Toolkit (Quantization and Pruning))

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TensorFlowの内部：TFモデル最適化ツールキット（量子化と剪定 (Inside TensorFlow: TF Model Optimization Toolkit (Quantization and Pruning))

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Swift for TensorFlow (TF World '19) (Swift for TensorFlow (TF World '19))

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Swift for TensorFlow: 次世代の機械学習フレームワーク (TF Dev Summit '19) (Swift for TensorFlow: The Next-Generation Machine Learning Framework (TF Dev Summit '19))

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Swift for TensorFlow: 次世代の機械学習フレームワーク (TF Dev Summit '19) (Swift for TensorFlow: The Next-Generation Machine Learning Framework (TF Dev Summit '19))

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TensorFlowの内部：TFファイルシステム (Inside TensorFlow: TF Filesystems)

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TensorFlow.jsで機械学習をWebに、そしてその先へ。 (TensorFlow.js Bringing Machine Learning to the Web and Beyond by Nick Kreeger & Nikhil Thorat)

20:21

TensorFlow.jsで機械学習をWebに、そしてその先へ。 (TensorFlow.js Bringing Machine Learning to the Web and Beyond by Nick Kreeger & Nikhil Thorat)

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NVidia TensorRT：高性能ディープラーニング推論アクセラレータ（TensorFlow Meets (NVidia TensorRT: high-performance deep learning inference accelerator (TensorFlow Meets))

08:07

NVidia TensorRT：高性能ディープラーニング推論アクセラレータ（TensorFlow Meets (NVidia TensorRT: high-performance deep learning inference accelerator (TensorFlow Meets))

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TensorFlowの高レベルAPI。第1部 - データの読み込み (TensorFlow high-level APIs: Part 1 - loading data)

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TensorFlowの高レベルAPI。第1部 - データの読み込み (TensorFlow high-level APIs: Part 1 - loading data)

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1型糖尿病のインスリン使用予測にMLを使用する (TensorFlow Meets) (Using ML to predict insulin use for Type 1 Diabetes (TensorFlow Meets))

12:48

1型糖尿病のインスリン使用予測にMLを使用する (TensorFlow Meets) (Using ML to predict insulin use for Type 1 Diabetes (TensorFlow Meets))

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クラウドTPUポッド。大規模な機械学習問題のためのAIスーパーコンピューティング（Google I/O'19 (Cloud TPU Pods: AI Supercomputing for Large Machine Learning Problems (Google I/O'19))

41:48

クラウドTPUポッド。大規模な機械学習問題のためのAIスーパーコンピューティング（Google I/O'19 (Cloud TPU Pods: AI Supercomputing for Large Machine Learning Problems (Google I/O'19))

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あなたのデバイスで機械学習。オプション（Google I/O'19 (Machine Learning on Your Device: The Options (Google I/O'19))

38:32

あなたのデバイスで機械学習。オプション（Google I/O'19 (Machine Learning on Your Device: The Options (Google I/O'19))

4

TensorFlow AutoGraph (TensorFlow @ O'Reilly AI Conference, San Francisco '18) (TensorFlow AutoGraph (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))

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TensorFlowを使って衣類画像を分類する（コーディングTensorFlow (Use TensorFlow to classify clothing images (Coding TensorFlow))

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Android ThingsでのGoogle CloudとTensorFlowの利用（Google I/O '17 (Using Google Cloud and TensorFlow on Android Things (Google I/O '17))

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TensorFlow内部：tf.data + tf.distributed (Inside TensorFlow: tf.data + tf.distribute)

46:24

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TF Liteレンズ（TF Dev Summit '20 (TF Lite Lens (TF Dev Summit '20))

07:44

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ディープラーニングのフレームワークの比較 (Deep Learning Frameworks Compared)

05:45

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分類を行うためのニューラルネットワークを構築する｜TensorFlow.js (Coding TensorFlow) (Build a neural network to perform classification | TensorFlow.js (Coding TensorFlow))

07:45

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2

Kemal El Moujahidのインタビュー（TensorFlow Meets (Kemal El Moujahid interview (TensorFlow Meets))

12:16

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テンソルフローと核物理学の交差点（テンソルフロー・ミーツ (At the intersection of TensorFlow & nuclear physics (TensorFlow Meets))

07:57

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6

Colabを最大限に活用する (TF Dev Summit '20) (Making the most of Colab (TF Dev Summit '20))

06:44

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7

TensorFlow.js。ウェブとその先のためのML (TF Dev Summit '20) (TensorFlow.js: ML for the web and beyond (TF Dev Summit '20))

11:15

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ブラウザでTensorFlow.jsを使う（TensorFlowを英語でコーディングする (Utilize o TensorFlow.js no seu navegador (Coding TensorFlow em português))

09:29

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「AI」の進化はすでに減速が始まっている？

13:29

「AI」の進化はすでに減速が始まっている？

28006

日本語 B1 中級

TFX.TensorFlowを使用したプロダクションMLパイプライン（TF World '19 (TFX: Production ML pipelines with TensorFlow (TF World '19))

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TensorFlowの公平性の指標（TF Dev Summit '20 (Fairness Indicators for TensorFlow (TF Dev Summit '20))

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4

TensorFlowの内部：グラフの書き換え（関数ではなくマクロ (Inside TensorFlow: Graph rewriting (Macros, not functions))

44:03

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ハイパフォーマンスコンピューティングを用いた基礎科学のためのディープラーニング (オライリーAIカンファレンス) (Deep learning for fundamental sciences using high-performance computing (O’Reilly AI Conference))

26:36

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4

モデルのオーバーフィットとアンダーフィットの問題を解決する - Pt.1 (Coding TensorFlow) (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.1 (Coding TensorFlow))

04:43

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5

テンソルフローを使った深い学び方講座｜20分でわかるテンソルフロー構文入門 (DEEP LEARNING WITH TENSORFLOW TUTORIAL | Introduction to TensorFlow Syntax in 20 Minutes)

21:17

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クラウドAIプラットフォーム上での分散型TensorFlowモデル学習 (TF Dev Summit '20) (Distributed TensorFlow model training on Cloud AI Platform (TF Dev Summit '20))

14:21

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3

TensorFlowの内部: TF開発者のためのMLIR (Inside TensorFlow: MLIR for TF developers)

43:41

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Sentdexとオブジェクト検出 - シャルル2.0の部分。2 (Sentdex vs Object Detection - Charles 2.0 part. 2)

19:01

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ライフセービングAIとJavaScript｜Jeeman An｜JSConf Korea 2019(en sub) (Lifesaving AI and JavaScript | Jaeman An | JSConf Korea 2019(en sub))

24:56

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TensorFlow.jsを使ったJavaScriptアプリケーションのためのMLのパワーを解き放つ (TF World '19) (Unlocking the power of ML for your JavaScript applications with TensorFlow.js (TF World '19))

43:36

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3

Arun Subramaniyan氏が確率的モデリングについて語る（TensorFlow Meets (Arun Subramaniyan discusses probabilistic modeling (TensorFlow Meets))

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機械学習を利用したダンス学習を支援するアプリ「Dance Like (Dance Like, an app that helps users learn how to dance using machine learning)

01:18

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トレーニングでのコールバックの使用、TF 2.0でのスタート、などなど。(#AskTensorFlow) (Using callbacks in training, getting started in TF 2.0, & more! (#AskTensorFlow))

13:43

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Dyad X Machina: 機械学習に感情を持ち込む (TensorFlow Meets) (Dyad X Machina: bringing emotion into machine learning (TensorFlow Meets))

10:48

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