「tensorflow business」に関連する検索結果が 10,000 つあります

関連度順

機械学習のためのSwiftの力 (TensorFlow Meets) (The Power of Swift for Machine Learning (TensorFlow Meets))

06:31

機械学習のためのSwiftの力 (TensorFlow Meets) (The Power of Swift for Machine Learning (TensorFlow Meets))

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KerasのデータセットにCSVを素早く取り込む（TensorFlow Tip of the Week (Quickly get CSV into datasets for Keras (TensorFlow Tip of the Week))

01:58

KerasのデータセットにCSVを素早く取り込む（TensorFlow Tip of the Week (Quickly get CSV into datasets for Keras (TensorFlow Tip of the Week))

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TensorFlowの内部: サマリーとTensorBoard (Inside TensorFlow: Summaries and TensorBoard)

43:23

TensorFlowの内部: サマリーとTensorBoard (Inside TensorFlow: Summaries and TensorBoard)

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TensorFlowとKerasで読むことを学ぶ（TF Dev Summit '20 (Learning to read with TensorFlow and Keras (TF Dev Summit '20))

15:36

TensorFlowとKerasで読むことを学ぶ（TF Dev Summit '20 (Learning to read with TensorFlow and Keras (TF Dev Summit '20))

4

Powered by TensorFlow: 機械学習を利用して医師が呼吸器疾患を検出するのに役立つ (Powered by TensorFlow: Helping doctors detect respiratory diseases using machine learning)

03:12

Powered by TensorFlow: 機械学習を利用して医師が呼吸器疾患を検出するのに役立つ (Powered by TensorFlow: Helping doctors detect respiratory diseases using machine learning)

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

06:17

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

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機械学習がロサンゼルスの道路の甌穴の特定にどのように役立っているか (How machine learning helps identify potholes on Los Angeles roads)

01:01

機械学習がロサンゼルスの道路の甌穴の特定にどのように役立っているか (How machine learning helps identify potholes on Los Angeles roads)

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TensorFlowのハイレベルAPIを5分で使いこなそう｜Google I/O 2018 (Get started with TensorFlow's High-Level APIs in 5 mins | Google I/O 2018)

05:15

TensorFlowのハイレベルAPIを5分で使いこなそう｜Google I/O 2018 (Get started with TensorFlow's High-Level APIs in 5 mins | Google I/O 2018)

5

TensorFlowの内部: tf.Keras (パート2) (Inside TensorFlow: tf.Keras (part 2))

51:34

TensorFlowの内部: tf.Keras (パート2) (Inside TensorFlow: tf.Keras (part 2))

6

2日目基調講演（TFワールド'19 (Day 2 Keynote (TF World '19))

89:35

2日目基調講演（TFワールド'19 (Day 2 Keynote (TF World '19))

5

TensorFlowを使った自然言語処理 2 - 初級コース (Natural Language Processing with TensorFlow 2 - Beginner's Course)

95:44

TensorFlowを使った自然言語処理 2 - 初級コース (Natural Language Processing with TensorFlow 2 - Beginner's Course)

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Project Magenta (TensorFlow Dev Summit 2018) (Project Magenta (TensorFlow Dev Summit 2018))

13:57

Project Magenta (TensorFlow Dev Summit 2018) (Project Magenta (TensorFlow Dev Summit 2018))

1

分散TensorFlowトレーニング（Google I/O '18 (Distributed TensorFlow training (Google I/O '18))

35:27

分散TensorFlowトレーニング（Google I/O '18 (Distributed TensorFlow training (Google I/O '18))

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感情的深層学習研究（TensorFlow Meets (Affective Deep Learning Research (TensorFlow Meets))

08:02

感情的深層学習研究（TensorFlow Meets (Affective Deep Learning Research (TensorFlow Meets))

3

クラウドTPU（TensorFlow @ O Reilly AI Conference, San Francisco '18 (Cloud TPUs (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))

22:09

クラウドTPU（TensorFlow @ O Reilly AI Conference, San Francisco '18 (Cloud TPUs (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))

6

TensorFlowの内部: tf.Keras (その1) (Inside TensorFlow: tf.Keras (part 1))

53:37

TensorFlowの内部: tf.Keras (その1) (Inside TensorFlow: tf.Keras (part 1))

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tf.data, tf.function, tf.distributeを用いたTensorFlow 2のパフォーマンスが高く、スケーラブルなモデル (TF World '19) (Performant, scalable models in TensorFlow 2 with tf.data, tf.function & tf.distribute (TF World '19))

40:35

tf.data, tf.function, tf.distributeを用いたTensorFlow 2のパフォーマンスが高く、スケーラブルなモデル (TF World '19) (Performant, scalable models in TensorFlow 2 with tf.data, tf.function & tf.distribute (TF World '19))

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交渉戦略の準備 (Preparing Negotiation Strategies)

10:56

交渉戦略の準備 (Preparing Negotiation Strategies)

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Tensor2Tensor (TensorFlow @ O'Reilly AI Conference, San Francisco '18) (Tensor2Tensor (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))

39:01

Tensor2Tensor (TensorFlow @ O'Reilly AI Conference, San Francisco '18) (Tensor2Tensor (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))

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Tensorflowを使ったディープラーニング - テンソル、変数、プレースホルダ (Deep Learning with Tensorflow - Tensors, Variables and Placeholders)

04:51

Tensorflowを使ったディープラーニング - テンソル、変数、プレースホルダ (Deep Learning with Tensorflow - Tensors, Variables and Placeholders)

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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.2 (Coding TensorFlow) (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.2 (Coding TensorFlow))

04:52

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.2 (Coding TensorFlow) (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.2 (Coding TensorFlow))

5

TensorFlowの内部: tf.data - TF入力パイプライン (Inside TensorFlow: tf.data - TF Input Pipeline)

53:52

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5

TensorFlowを利用して：機械学習を利用した中世のテキストの転記を支援する古書家の支援 (Powered by TensorFlow: helping paleographers transcribe medieval text using machine learning)

02:59

TensorFlowを利用して：機械学習を利用した中世のテキストの転記を支援する古書家の支援 (Powered by TensorFlow: helping paleographers transcribe medieval text using machine learning)

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機械学習用のデータセットを準備する（TensorFlowのコーディング (Prepare your dataset for machine learning (Coding TensorFlow))

07:37

機械学習用のデータセットを準備する（TensorFlowのコーディング (Prepare your dataset for machine learning (Coding TensorFlow))

2

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

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))

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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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2

Google Colaboratory（TensorFlowのコーディング）を始めよう (Get started with Google Colaboratory (Coding TensorFlow))

03:10

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4

博士号を持たないTensorFlowとディープラーニング、その1（Google Cloud Next '17 (TensorFlow and Deep Learning without a PhD, Part 1 (Google Cloud Next '17))

55:52

博士号を持たないTensorFlowとディープラーニング、その1（Google Cloud Next '17 (TensorFlow and Deep Learning without a PhD, Part 1 (Google Cloud Next '17))

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MLのためのデータを準備する｜テキスト分類チュートリアル Pt.1 (Coding TensorFlow) (Prepare your data for ML | Text Classification Tutorial Pt. 1 (Coding TensorFlow))

04:25

MLのためのデータを準備する｜テキスト分類チュートリアル Pt.1 (Coding TensorFlow) (Prepare your data for ML | Text Classification Tutorial Pt. 1 (Coding TensorFlow))

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Python、TensorFlow、Kerasを使ったディープラーニングのチュートリアル (Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial)

20:34

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71

TensorFlowによるワイド＆ディープラーニング - 機械学習 (Wide & Deep Learning with TensorFlow - Machine Learning)

03:25

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147

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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88

データアナリストのロードマップ (The Complete Data Analyst Roadmap)

04:08

データアナリストのロードマップ (The Complete Data Analyst Roadmap)

13

日本語 B1 中級

TensorFlow Federated（TFF）。分散データ上での機械学習 (TF Dev Summit '19) (TensorFlow Federated (TFF): Machine Learning on Decentralized Data (TF Dev Summit ‘19))

13:26

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MLIR: コンパイラによるTFの高速化 (TF Dev Summit '20) (MLIR: Accelerating TF with compilers (TF Dev Summit '20))

10:19

MLIR: コンパイラによるTFの高速化 (TF Dev Summit '20) (MLIR: Accelerating TF with compilers (TF Dev Summit '20))

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この字幕は審査済みです

【ビジネス英語】仕事で役立つ！英語の頭字語５選

03:24

【ビジネス英語】仕事で役立つ！英語の頭字語５選

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日本語 B1 中級

試作から量産までの簡単なオンデバイスML (TF Dev Summit '20) (Easy on-device ML from prototype to production (TF Dev Summit '20))

16:30

試作から量産までの簡単なオンデバイスML (TF Dev Summit '20) (Easy on-device ML from prototype to production (TF Dev Summit '20))

2

TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20) (TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20))

05:33

TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20) (TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20))

2

なぜメタデータが必要なのか？(TensorFlow Extended) (Why do I need metadata? (TensorFlow Extended))

05:32

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1

BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch、EP.7 (BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch, EP. 7)

138:46

BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch、EP.7 (BINARY CLASSIFIER WITH TENSORFLOW - CS50 on Twitch, EP. 7)

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tf.functionとAutograph (TF Dev Summit '19) (tf.function and Autograph (TF Dev Summit ‘19))

14:38

tf.functionとAutograph (TF Dev Summit '19) (tf.function and Autograph (TF Dev Summit ‘19))

1

機械学習とTensorFlowの進歩（Google I/O '18 (Advances in machine learning and TensorFlow (Google I/O '18))

42:15

機械学習とTensorFlowの進歩（Google I/O '18 (Advances in machine learning and TensorFlow (Google I/O '18))

3

TFXのパイプラインはどのように動作するのか？(TensorFlow Extended) (How do TFX pipelines work? (TensorFlow Extended))

05:00

TFXのパイプラインはどのように動作するのか？(TensorFlow Extended) (How do TFX pipelines work? (TensorFlow Extended))

5

ニューラルネットワークとML回帰モデルを用いた分類 (#AskTensorFlow) (Classification using neural networks & ML regression models (#AskTensorFlow))

06:56

ニューラルネットワークとML回帰モデルを用いた分類 (#AskTensorFlow) (Classification using neural networks & ML regression models (#AskTensorFlow))

4

モデルのトレーニング - ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.7 (Training a Model - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.7)

17:21

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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

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

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