「training ML models」に関連する検索結果が 10,000 つあります

関連度順

이미지 분류기 구축하기 (MLゼロからヒーロー4부) (이미지 분류기 구축하기 (ML Zero to Hero 4부))

07:01

이미지 분류기 구축하기 (MLゼロからヒーロー4부) (이미지 분류기 구축하기 (ML Zero to Hero 4부))

5

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)

02:38

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)

4

NeurIPS 2024（インパクトのあるAI/MLカンファレンス）：ポスターセッションからいくつかのポスターを紹介 #ai #ml (NeurIPS 2024 (an AI/ML conference of high impact): A few posters from the poster sessions #ai #ml)

04:37

NeurIPS 2024（インパクトのあるAI/MLカンファレンス）：ポスターセッションからいくつかのポスターを紹介 #ai #ml (NeurIPS 2024 (an AI/ML conference of high impact): A few posters from the poster sessions #ai #ml)

18

日本語 B2 中上級

TensorFlowでGPUを使うこと、ノートPCでTensorBoardを使うこと、新しいデータセットを見つけること、などなど!(#AskTensorFlow) (Using GPUs in TensorFlow, TensorBoard in notebooks, finding new datasets, & more! (#AskTensorFlow))

12:56

TensorFlowでGPUを使うこと、ノートPCでTensorBoardを使うこと、新しいデータセットを見つけること、などなど!(#AskTensorFlow) (Using GPUs in TensorFlow, TensorBoard in notebooks, finding new datasets, & more! (#AskTensorFlow))

4

컨볼루셔널 뉴럴네트워크의 소개 (MLゼロからヒーロー3부) (컨볼루셔널 뉴럴네트워크의 소개 (ML Zero to Hero 3부))

06:53

컨볼루셔널 뉴럴네트워크의 소개 (MLゼロからヒーロー3부) (컨볼루셔널 뉴럴네트워크의 소개 (ML Zero to Hero 3부))

5

ロールモデルには気をつけましょう。 (Be Careful of Role Models.)

03:17

ロールモデルには気をつけましょう。 (Be Careful of Role Models.)

9

Astronomer にご関心をお寄せいただきありがとうございます。 (Thank you for your interest in Astronomer)

01:01

Astronomer にご関心をお寄せいただきありがとうございます。 (Thank you for your interest in Astronomer)

3664

日本語 B2 中上級

インフルエンザワクチンと生物学におけるデータサイエンス (Influenza Vaccines and Data Science in Biology)

08:43

インフルエンザワクチンと生物学におけるデータサイエンス (Influenza Vaccines and Data Science in Biology)

4

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

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))

3

TensorFlow Lite。デバイス上でMLを実行するためのソリューション (TF World '19) (TensorFlow Lite: Solution for running ML on-device (TF World '19))

33:43

TensorFlow Lite。デバイス上でMLを実行するためのソリューション (TF World '19) (TensorFlow Lite: Solution for running ML on-device (TF World '19))

3

TensorBoard (TF Dev Summit '20) (TensorBoard (TF Dev Summit '20))

03:34

TensorBoard (TF Dev Summit '20) (TensorBoard (TF Dev Summit '20))

5

머신러닝 기반의 기본적인 컴퓨터 비전（ML Zero to Hero 2부 (머신러닝 기반의 기본적인 컴퓨터 비전 (ML Zero to Hero 2부))

08:42

머신러닝 기반의 기본적인 컴퓨터 비전（ML Zero to Hero 2부 (머신러닝 기반의 기본적인 컴퓨터 비전 (ML Zero to Hero 2부))

6

MLによる超音波の民主化 (TF Dev Summit '19) (Democratizing Ultrasound via ML (TF Dev Summit '19))

05:15

MLによる超音波の民主化 (TF Dev Summit '19) (Democratizing Ultrasound via ML (TF Dev Summit '19))

2

TensorFlow Extended (TFX) Post-training Workflow (TF Dev Summit '19) (TensorFlow Extended (TFX) Post-training Workflow (TF Dev Summit '19))

15:07

TensorFlow Extended (TFX) Post-training Workflow (TF Dev Summit '19) (TensorFlow Extended (TFX) Post-training Workflow (TF Dev Summit '19))

2

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

12:16

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

4

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)

07:04

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)

4

メイクなしのモデル (Models Without Makeup)

04:47

メイクなしのモデル (Models Without Makeup)

640

画像分類器の構築 (ML Zero to Hero, part 4) (Build an image classifier (ML Zero to Hero, part 4))

05:27

画像分類器の構築 (ML Zero to Hero, part 4) (Build an image classifier (ML Zero to Hero, part 4))

1

Fluffy and Delicious Japanese street food! $1 Cheap ingredients! Easy homemade Souffle pancake

04:13

Fluffy and Delicious Japanese street food! $1 Cheap ingredients! Easy homemade Souffle pancake

92

日本語 B2 中上級

TensorFlowコミュニティへの参加（TF World '19 (Getting involved in the TensorFlow community (TF World '19))

31:26

TensorFlowコミュニティへの参加（TF World '19 (Getting involved in the TensorFlow community (TF World '19))

4

TensorFlow Dev Summit 2018 - ライブストリーム (TensorFlow Dev Summit 2018 - Livestream)

478:22

TensorFlow Dev Summit 2018 - ライブストリーム (TensorFlow Dev Summit 2018 - Livestream)

6

2分間論文 - ドロップアウトを用いたディープニューラルネットワークのトレーニング (Two Minute Papers - Training Deep Neural Networks With Dropout)

03:29

2分間論文 - ドロップアウトを用いたディープニューラルネットワークのトレーニング (Two Minute Papers - Training Deep Neural Networks With Dropout)

81

フォニックス - 読めるようになるために学ぶ｜ピンクのレッスン｜アルファブロック (Phonics - Learn to Read | A Lesson in Pink | Alphablocks)

11:44

フォニックス - 読めるようになるために学ぶ｜ピンクのレッスン｜アルファブロック (Phonics - Learn to Read | A Lesson in Pink | Alphablocks)

15

日本語 B1 中級

Mod-03 Lec-08 ベイズ推定の例; 指数系列の密度とML推定 (Mod-03 Lec-08 Bayesian Estimation examples; the exponential family of densities and ML estimates)

57:05

Mod-03 Lec-08 ベイズ推定の例; 指数系列の密度とML推定 (Mod-03 Lec-08 Bayesian Estimation examples; the exponential family of densities and ML estimates)

65

画像分類器の作成（MLゼロからヒーローへ、その4 (Erstellen eines Bildklassifizierers (ML Zero to Hero, Teil 4))

06:26

画像分類器の作成（MLゼロからヒーローへ、その4 (Erstellen eines Bildklassifizierers (ML Zero to Hero, Teil 4))

6

リーアム・ニーソンはまだクワイ＝ガン・ジンのライトセーバーを振り回す (Liam Neeson Still Wields Qui-Gon Jinn's Lightsaber)

03:30

リーアム・ニーソンはまだクワイ＝ガン・ジンのライトセーバーを振り回す (Liam Neeson Still Wields Qui-Gon Jinn's Lightsaber)

9

日本語 A2 初級

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Intro to Machine Learning (ML Zero to Hero, part 1))

07:18

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Intro to Machine Learning (ML Zero to Hero, part 1))

7

変圧器の説明GPT、BERT、T5のモデルを理解する (Transformers, explained: Understand the model behind GPT, BERT, and T5)

09:11

変圧器の説明GPT、BERT、T5のモデルを理解する (Transformers, explained: Understand the model behind GPT, BERT, and T5)

8

日本語 B1 中級

独自のAIを運営する（ただし非公開） (Run your own AI (but private))

22:13

独自のAIを運営する（ただし非公開） (Run your own AI (but private))

11

日本語 A2 初級

AIの実験。プレイでAIにアクセスできるようにする（TF Dev Summit '19 (AI Experiments: Making AI Accessible through Play (TF Dev Summit ‘19))

05:53

AIの実験。プレイでAIにアクセスできるようにする（TF Dev Summit '19 (AI Experiments: Making AI Accessible through Play (TF Dev Summit ‘19))

3

インクリメンタルモデル（ファイサル・エル・シャミ） (Incremental Models (Faisal El Shami))

11:05

インクリメンタルモデル（ファイサル・エル・シャミ） (Incremental Models (Faisal El Shami))

9

日本語 B1 中級

畳み込みニューラルネットワークの導入（MLゼロからヒーローへ、その3 (Introducing convolutional neural networks (ML Zero to Hero, part 3))

05:33

畳み込みニューラルネットワークの導入（MLゼロからヒーローへ、その3 (Introducing convolutional neural networks (ML Zero to Hero, part 3))

1

魚介類のスープ(ヨムクッ：어묵국) (Fish cake soup (Eomukguk: 어묵국))

08:37

魚介類のスープ(ヨムクッ：어묵국) (Fish cake soup (Eomukguk: 어묵국))

45

MLプロジェクトでGPUとTPUを活用する方法（TensorFlowのコーディング (How to take advantage of GPUs and TPUs for your ML project (Coding TensorFlow))

04:24

MLプロジェクトでGPUとTPUを活用する方法（TensorFlowのコーディング (How to take advantage of GPUs and TPUs for your ML project (Coding TensorFlow))

9

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Einführung in Maschinelles Lernen (ML Zero to Hero, Teil 1))

08:11

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Einführung in Maschinelles Lernen (ML Zero to Hero, Teil 1))

4

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Introducción a Machine Learning (ML Zero to Hero, parte 1))

06:19

機械学習入門（MLゼロからヒーローへ、その1 (Introducción a Machine Learning (ML Zero to Hero, parte 1))

4

アカシンガ。ブレイブオーンズ｜ナショナルジオグラフィック (Akashinga: The Brave Ones | National Geographic)

13:46

アカシンガ。ブレイブオーンズ｜ナショナルジオグラフィック (Akashinga: The Brave Ones | National Geographic)

10

日本語 A2 初級

ロールモデル｜ヒラリー・クリントン (Role Models | Hillary Clinton)

01:01

ロールモデル｜ヒラリー・クリントン (Role Models | Hillary Clinton)

76

Scikit-learnによる機械学習 - PythonとPandasによるデータ分析 p.6 (Machine Learning with Scikit-learn - Data Analysis with Python and Pandas p.6)

27:03

Scikit-learnによる機械学習 - PythonとPandasによるデータ分析 p.6 (Machine Learning with Scikit-learn - Data Analysis with Python and Pandas p.6)

3

この字幕は審査済みです

「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？

28082

日本語 B1 中級

リカレントニューラルネットワークを用いたML (NLP Zero to Hero - Part 4) (ML with Recurrent Neural Networks (NLP Zero to Hero - Part 4))

05:59

リカレントニューラルネットワークを用いたML (NLP Zero to Hero - Part 4) (ML with Recurrent Neural Networks (NLP Zero to Hero - Part 4))

11

クラウドGPUチュートリアル（比較＆使用方法 (Cloud GPUs Tutorial (comparing & using))

48:51

クラウドGPUチュートリアル（比較＆使用方法 (Cloud GPUs Tutorial (comparing & using))

4

TensorFlowモデルの最適化。量子化と剪定 (TF World '19) (TensorFlow model optimization: Quantization and pruning (TF World '19))

40:50

TensorFlowモデルの最適化。量子化と剪定 (TF World '19) (TensorFlow model optimization: Quantization and pruning (TF World '19))

1

画像分類器の構築 (ML Zero to Hero, part 4) (Construye un clasificador de imagen (ML Zero to Hero, parte 4))

05:50

画像分類器の構築 (ML Zero to Hero, part 4) (Construye un clasificador de imagen (ML Zero to Hero, parte 4))

2

7人のモデルが差別とトーケニズムについて明かす｜ザ・モデルズ｜ヴォーグ (7 Models Open Up About Discrimination and Tokenism | The Models | Vogue)

05:51

7人のモデルが差別とトーケニズムについて明かす｜ザ・モデルズ｜ヴォーグ (7 Models Open Up About Discrimination and Tokenism | The Models | Vogue)

5

DeepSeekを支えるエンジニアリングの鍵｜YC Decoded (The Engineering Unlocks Behind DeepSeek | YC Decoded)

13:06

DeepSeekを支えるエンジニアリングの鍵｜YC Decoded (The Engineering Unlocks Behind DeepSeek | YC Decoded)

27

日本語 B1 中級