TPUでBERTを使用してGLUEタスクを解決する | Text | TensorFlow
BERTは、自然言語処理における多くの問題を解決するために使用できます。あなたはどのようにより多くのタスクのための微調整BERTに学びますGLUEベンチマーク： COLA （言語受容性のコーパス）：文は文法的に正しいですか？ SST-2 （スタンフォード感情ツリーバンク）：タスクは、所与の文の感情を予測することです。 MRPC （マイクロソフトリサーチ言い換えコーパス）：文のペアは意味的に等価であるかどうかを確認します。 QQP （Quoraの質問Pairs2）：質問のペアは意味的に等価であるかどうかを確認します。 MNLI （多ジャンル自然言語推論）：前提文と仮説文を考えると、タスクは、前提が仮説（含意）を必要とするかどうかを予測することであるという仮説（矛盾）が矛盾する、またはどちらも（ニュートラル）。 QNLI （質問応答自然言語推論）：タスクコンテキスト文は、質問への答えが含まれて
Universal Sentence Encoder | TensorFlow Hub
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
MLメタデータによる優れたMLエンジニアリング | TFX | TensorFlow
MLメタデータによる優れたMLエンジニアリング コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 ペンギンを分類するために本番MLパイプラインを設定するシナリオを想定します。パイプラインはトレーニングデータを取り込み、モデルをトレーニングして評価し、それを本番環境にプッシュします。 ただし、後でさまざまな種類のペンギンを含むより大きなデータセットでこのモデルを使用しようとすると、モデルが期待どおりに動作せず、種の分類が正しく開始されないことがわかります。 この時点で、あなたは知ることに興味があります： 利用可能なアーティファクトが本番環境のモデルのみである場合、モデルをデバッグするための最も効率的な方法は何ですか？モデルのトレーニングに使用されたトレーニングデータセットはどれですか？この誤ったモデルにつながったトレーニングの実行はどれですか？モデルの評価結果
TFX Airflow Tutorial | TensorFlow
Overview Overview This tutorial is designed to help you learn to create your own machine learning pipelines using TensorFlow Extended (TFX) and Apache Airflow as the orchestrator. It runs on on Vertex AI Workbench, and shows integration with TFX and TensorBoard as well as interaction with TFX in a Jupyter Lab environment. What you'll be doing? You’ll learn how to create an ML pipeline using TFX A
Keras as a simplified interface to TensorFlow: tutorial
Note: this post is from April 2016. It no longer reflects TensorFlow and Keras best practices. Keras has now been integrated into TensorFlow. Please see the keras.io documentation for details. A complete guide to using Keras as part of a TensorFlow workflow If TensorFlow is your primary framework, and you are looking for a simple & high-level model definition interface to make your life easier, th
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集|Tech Book Zone Manatee
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
Text generation using a RNN with eager execution | TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
models/slim at master · tensorflow/models · GitHub
README.md TensorFlow-Slim image classification library TF-slim is a new lightweight high-level API of TensorFlow ( tensorflow.contrib.slim ) for defining, training and evaluating complex models. This directory contains code for training and evaluating several widely used Convolutional Neural Network (CNN) image classification models using TF-slim. It contains scripts that will allow you to train m
ClasCat® AI Research – クラスキャット – AgentOS, AI エージェント, MCP, AutoGen, AG2, Agno
最小限のローカルインスタンスをセットアップして、AgentOS の使用を始めてみましょう。このガイドは、サンプルを通して高度な機能を追加するオプションのパスも備え、最初のエージェントを数分で実行できます。 Agno 2….
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GitHub - cs230-stanford/cs230-code-examples: Code examples in pyTorch and Tensorflow for CS230
Solve GLUE tasks using BERT on TPU | Text | TensorFlow
Semantic Search with Approximate Nearest Neighbors and Text Embeddings | TensorFlow Hub
Introducing the TFX interactive notebook
TensorFlow for Poets 2: TFMobile
GitHub - Britefury/deep-learning-tutorial-pydata: Deep learning tutorial for PyData
https://p.migdal.pl/2017/04/30/teaching-deep-learning.html
GitHub - kazunori279/TensorFlow-for-absolute-beginners: TensorFlow for absolute beginners: a 3-hour codelab for self-learning neural network basics without hard math.
https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/deep_cnn/index.html
GitHub - alrojo/tensorflow-tutorial: Practical tutorials and labs for TensorFlow used by Nvidia, FFN, CNN, RNN, Kaggle, AE
http://cs224d.stanford.edu/lectures/CS224d-Lecture7.pdf