Accelerate your digital transformation Whether your business is early in its journey or well on its way to digital transformation, Google Cloud can help solve your toughest challenges.
Architecture for MLOps using TensorFlow Extended, Vertex AI Pipelines, and Cloud Build | Cloud Architecture Center | Google Cloud
Accelerate your digital transformation Whether your business is early in its journey or well on its way to digital transformation, Google Cloud can help solve your toughest challenges.
GitHub - NVlabs/stylegan2-ada: StyleGAN2 with adaptive discriminator augmentation (ADA) - Official TensorFlow implementation
Training Generative Adversarial Networks with Limited Data Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, Timo Aila https://arxiv.org/abs/2006.06676 Abstract: Training generative adversarial networks (GAN) using too little data typically leads to discriminator overfitting, causing training to diverge. We propose an adaptive discriminator augmentation mechanism that sign
TensorFlow Quantum
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
TensorFlow2.0のカレンダー | Advent Calendar 2019 - Qiita
The Qiita Advent Calendar 2019 is supported by the following companies, organizations, and services.
機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク（NN）を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装。さらにCNNやRNNも同様に学ぶ。これらの実装例を通して、TensorFlow 2とKerasにも習熟する連載。
TensorFlow Probability と Vertex AI による異常検出 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 時系列の異常検出は、目下話題のトピックです。統計学者は、消費者行動の劇的な変化を受け、小売の需要予測などのモデルの再調整に追われています。私はインターンとして、Vertex AI で機械学習を活用した異常検出ソリューションを開発し、骨の折れる時系列モデルの構築プロセスを自動化するというタスクを与えられました。この記事では、Google のインターンが取り組む手強い課題がどのようなものか、その一端をお見せするとともに、TensorFlow Probability の 構造時系列 API と Vertex Pipelines でジョブを実行する方法についてもご紹介します。 Vertex PipelinesVertex Pipelines は Google Cloud の M
はじめに はじめまして。有限会社シーリスの有山圭二と申します。Androidアプリ開発者で、趣味で機械学習をやっています。 この度「さくらのナレッジ」さんに、9月22日に開催される技術書オンリーイベント「技術書典」でぼくが頒布する本の宣伝させて欲しいと言ったところ快諾をいただき、こうして筆をとることになりました。 9月22日（日曜日）池袋サンシャインシティ 展示ホールC/D（文化会館ビル2/3F）で開催される技術書オンリーイベント「技術書典7」に、個人サークル「めがねをかけるんだ」として参加します。く24D「めがねをかけるんだ」では、同人誌「わたしは機械学習プロジェクトで技術的負債を抱えました（仮題）」を頒布する予定です。 （はじめに より） 筆者は、2015年にTensorFlowが公開されてから今まで、趣味の機械学習システムの開発に取り組んできました。さくらインターネット社は取り組み初
GitHub - tensorflow/similarity: TensorFlow Similarity is a python package focused on making similarity learning quick and easy.
Tensorflow Similarity offers state-of-the-art algorithms for metric learning along with all the necessary components to research, train, evaluate, and serve similarity and contrastive based models. These components include models, losses, metrics, samplers, visualizers, and indexing subsystems to make this quick and easy. With Tensorflow Similarity you can train two main types of models: Self-supe
DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate
グーグルがTensorFlowに3Dデータ向けライブラリ追加、スマホ向けAR強化の一環か グーグルが開発する「TensorFlow」に、3Dデータ関連機能を搭載したライブラリ「TensorFlow 3D」が追加されました。スマートフォンにおける3Dのデータの利用を、より導入しやすいものとします。 スマホの3Dシーン認識が進化 ToFセンサーやレーダーなど、3次元位置推定に関するスマートフォンの技術進化が続いています。2020年にはアップルがiPhone 12 Proや新型i Pad ProにLiDARを搭載、より精度の高いAR機能を実現しています。
はじめに 時系列データを入力にとり、今の時刻の入力に加えて前の時刻の「状態」も使って出力を決めるニューラルネットワークの形態に RNN (Recurrent Neural Network) があります。LSTM（Long Short-Term Memory, 長・短期記憶）が有名でしょうか。 時系列データとは、動画やテキストといった、列全体として意味を持つようなデータです。普通のニューラルネットワークは画像や文字といった、形式の決まったある1つのデータを入力に取るわけですが、それらが並んだ動画やテキストを扱うときには、個々の画像（フレーム）や文字はもちろん、その並びにも大きな意味がありますね。このようなデータをうまく扱う構造がRNNというわけです。 ただ普通の全結合層などと違って正直とっつきにくいと思います。私もそうです。 というわけで、まずはRNNが何をするものかを理解して、次に前の時刻
![[TensorFlow/Keras] 好きな構造のRNNを組み立てるまでの道のり - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6377d83eee7e2ef2b604800b251d7cd607309670/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVGVuc29yRmxvdyUyRktlcmFzJTVEJTIwJUU1JUE1JUJEJUUzJTgxJThEJUUzJTgxJUFBJUU2JUE3JThCJUU5JTgwJUEwJUUzJTgxJUFFUk5OJUUzJTgyJTkyJUU3JUI1JTg0JUUzJTgxJUJGJUU3JUFCJThCJUUzJTgxJUE2JUUzJTgyJThCJUUzJTgxJUJFJUUzJTgxJUE3JUUzJTgxJUFFJUU5JTgxJTkzJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJThBJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iYzFiOTA3ZDI3ODhiODM1NWRhOTc5ZjExYzYyNGMyNg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBldmVyeWxpdHRsZSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjhkMjI2NDg4YTBiMmM3NDA1YWEyMDMxMTY0NjYxMzM%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D4a2d9674d39f6b01b9c70ab1f5009fd3)
GitHub - martinsbruveris/tensorflow-image-models: TensorFlow port of PyTorch Image Models (timm) - image models with pretrained weights.
TensorFlow Image Models (tfimm) is a collection of image models with pretrained weights, obtained by porting architectures from timm to TensorFlow. The hope is that the number of available architectures will grow over time. For now, it contains vision transformers (ViT, DeiT, CaiT, PVT and Swin Transformers), MLP-Mixer models (MLP-Mixer, ResMLP, gMLP, PoolFormer and ConvMixer), various ResNet flav
昨年末に, こちら[1] のページで, YOLOv3アルゴリズムをTensorFlow 2.0で実行できるように対応したバージョンがあることを知りました. (TensorfFlow 1.xで動作するものがあることは知ってましたが....) 現在, ピープルカウンタの開発[2][3]でYOLOv3[4]を利用しているので興味がわき, 少し試してみることにした. 基本的には, こちら[5]のGithubのページのリポジトリをダウンロードし, 動作させると問題なく動きます. ただ, グレースケール画像を扱ったり, モデルの入力画像サイズを変更したりする場合, 正常に動作しなかったので, メモとしてまとめておく. 1. 基本的な動作 Githubの説明のとおりやれば, 問題なく動作しました. 1.1 学習済YOLOv3モデルの変換 # yolov3 wget https://pjreddie.co
Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
Starting from Chrome 92 (to be released around July 2021), cross-origin isolation needs to be set up in your site in order to take advantage of the multi-threading support in WASM backend. Without this, the backend will fallback to the WASM binary with SIMD-only support (or the vanilla version if SIMD is not enabled). Without multi-threading support, certain models might not achieve the best perfo
はじめに レコメンドシステムにはさまざまなアルゴリズムが存在します。 コンテンツベース 協調フィルタリング Matrix Factorization Factorization Machines ニューラルネットベースモデル 今回は、そのなかでもニューラルネットベースでのレコメンドシステム開発ライブラリ TensorFlow Recommenders の紹介をします。 TensorFlow Recommenders の使い方を公式のクイックスタートを自分の解釈で噛み砕いて説明します。 TensorFlow Recommenders なにしてるの？ レコメンドシステムのタスクとして大きく二つあります。 全商品の中から、ユーザに適している商品を抽出する(Retrieval) 抽出した商品にランキングをすることで並び替える(Ranking) TensorFlow Recommenders ではこ
Google Cloud PlatformのML EngineがAI Platformという名前に変わってリリースされました。 ちょっと僕も触ってみようか、ということでCIFAR-10の画像分類モデル (w/ TensorFlow 2.0a, Python 3.5) をGCPのAI Platformで学習してみました。 クラウド初心者なので回りくどい説明だったり誤記もあるかもしれません。個人用メモの転載ということで容赦してください。 目次 目次 ローカル環境の準備 cloud-sdk/gsutil GCPプロジェクトの作成 Google Cloud Storage (GCS) バケットの作成 ソースコード（パッケージ）の用意 注意点1 GCSとの入出力 注意点2 勝手に追加される引数 ジョブの投入 マシンタイプの設定ファイル ジョブの投入コマンド 動作確認 まとめ 補足メモ ランタイムバー
GitHub - sicara/tf-explain: Interpretability Methods for tf.keras models with Tensorflow 2.x
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
GitHub - edvardHua/PoseEstimationForMobile: Real-time single person pose estimation for Android and iOS.
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Speeding up neural networks using TensorNetwork in Keras
Posted by Marina Munkhoeva, PhD student at Skolkovo Institute of Science and Technology and AI Resident at Alphabet's X, Chase Roberts, Research Engineer at Alphabet's X, and Stefan Leichenauer, Research Scientist at Alphabet's X Introduction In this post, we’re going to talk about TensorNetwork, and how it can be used to supercharge a feed-forward neural network in TensorFlow. TensorNetwork is an
GitHub - haruiz/RiggingJs: Tensorflow.js and Three.js skeletal animation tool
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TensorFlow Lite for Microcontrollers 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。 TensorFlow Lite for Microcontrollers は、メモリが数キロバイトしかないマイクロコントローラなどのデバイス上で機械学習モデルを実行するように設計されています。コアランタイムは Arm Cortex M3 で 16 KB に収まり、さまざまな基本的モデルを実行できます。オペレーティング システムのサポート、標準の C / C++ ライブラリ、動的メモリ割り当ては必要ありません。 マイクロコントローラが重要な理由 マイクロコントローラは通常、小型で低電力のコンピューティング デバイスであり、基本的な計算を必要とするハードウェアに埋め込まれています。小さなマイクロコントローラに機械学習を行わせることで、家電や
TLDR: TensorFlow’s tf.data API is a popular approach to loading data into deep learning models. Although tf.data has a lot of powerful features, it is built around sequential access to the underlying data set. This design makes it difficult to efficiently shuffle large data sets, to shard data when doing distributed training, and to implement fault-tolerant training. We argue that random access sh
GitHub - onnx/tensorflow-onnx: Convert TensorFlow, Keras, Tensorflow.js and Tflite models to ONNX
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Video Classification on Edge Devices with TensorFlow Lite and MoViNet
https://blog.tensorflow.org/2022/04/video-classification-on-edge-devices.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiZEUGTtz5pQ1Oz86fmupeAjEoXcDZ9Ar4I4F5YhL6aNJbyAbz-AIJl9LRb-mzQ4Yh80VgEUM1HFhQaLWHeArM39HlOAwuVxHQw4lczTLqP0sSVloprJTx-blhannqi5tnsJksAQv7PpRQqj5IwgUdoxcrMpDjBNiwUJ32ljMMSPl9djYefKqpmnhWF/s1600/image3.gif April 14, 2022 — Posted by Dan Kondratyuk, Liangzhe Yuan, G
AI・機械学習教育を支援するアワードプログラム
メディア関係者向けお問い合わせ先 メールでのお問い合わせ: pr-jp@google.com メディア関係者以外からのお問い合わせにはお答えいたしかねます。 その他すべてのお問い合わせにつきましては、ヘルプセンターをご覧ください。
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BodyPix と PoseNet ってなに？ BodyPixは人体の24種類部位の領域分割（セグメンテーション)を行う TensorFlow.js 上で動作するオープンソースソフトです： 領域分割に加えて姿勢推定(PoseNet)も同時に行うことができています。PoseNet を開発した Google のグループが開発していて、ソースコードも共通な部分があり、共通化が検討されているようですね： Add BodyPix ResNet model #280 紹介記事 [Updated] BodyPix: Real-time Person Segmentation in the Browser with TensorFlow.js(Nov. 18, 2019) Introducing BodyPix: Real-time Person Segmentation in the Browser w
初めてのTensorFlow.js
TensorFlow.jsの待望の入門書。TensorFlow.jsはGoogleが開発したオープンソースのJavaScriptライブラリです。JavaScriptで機械学習したければ選択肢はTensorFlow.jsだけと言っても過言ではありません。本書では、JavaScriptエンジニアやAIエキスパートを対象に、サンプルを使った実践的なアプローチでTensorFlow.jsの基礎から応用までを解説します。読者はウェブ開発者という立ち位置を変えずにJavaScriptとブラウザで学べます。JavaScriptでAIを活用しようと真剣に考えているエンジニアにお勧めです。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 1章 AIは魔法 1.1 JavaScriptを用いたAIへの道 1.2 知能とは何か？ 1.3 AIの歴史 1.4 ニューラルネットワーク 1.5 今日のAI 1.6 なぜTen
MacでTensorFlow Lite + Coral USB Acceleratorを動かしてみる | DevelopersIO
TensorFlow LiteとCoral USB Acceleratorを使う機会があり、物体検出(Object Detection)を試してみました。Mac環境でCoral USB ACceleratorを動かせるようになったので動作手順を紹介します。 福岡のyoshihitohです。 最近業務でラズパイとCoral USB アクセラレータ(Edge TPU)を使ったシステムを構築する機会がありました。Coral USBアクセラレータを動かす場合はEdge TPUランタイムが必要なんですが、2020年1月の更新でこのランタイムをMacおよびWindows環境で利用できるようになりました。 January Updates | Coral 今回はMac環境でTensorFlow LiteとCoral USBアクセラレータを使って物体検出のサンプルアプリを動かしてみます。 前提環境 macO
Denoising Diffusion Implicit Models Author: András Béres Date created: 2022/06/24 Last modified: 2022/06/24 Description: Generating images of flowers with denoising diffusion implicit models. View in Colab • GitHub source Introduction What are diffusion models? Recently, denoising diffusion models, including score-based generative models, gained popularity as a powerful class of generative models,
GitHub - tensorflow/quantum: Hybrid Quantum-Classical Machine Learning in TensorFlow
TensorFlow Quantum (TFQ) is a Python framework for hybrid quantum-classical machine learning that is primarily focused on modeling quantum data. TFQ is an application framework developed to allow quantum algorithms researchers and machine learning applications researchers to explore computing workflows that leverage Google’s quantum computing offerings, all from within TensorFlow. Quantum computin
【祝】強化学習ライブラリTF2RL v1.0到達 ~CIやドキュメントサイトなど開発・利用環境の整備~ - Qiita
1. はじめに 以前紹介した友人が開発しているTensorFlow 2.x 向け強化学習ライブラリTF2RLが、諸々整備してバージョン1.0に到達しました🎉 (いつの間にかスターも300超えていてすごい！) バージョン1.0到達以降も、まだまだ様々な強化学習アルゴリズムを追加しようと開発が進んでいます。（この記事を準備している間にも、v1.1.0が公開されてます。） インストール方法や基本となる使い方は、公式ReadMeや、前の記事を読んでいただければと思うので、この記事では割愛します。 この記事では、私もお手伝いさせてもらって整備したアルゴリズム以外の部分について紹介します。 2. マルチプラットフォームテスト (PR 97) GitHub Actions によって、Windows/macOS/Ubuntu のマルチプラットフォームで、push や pull requestの度にユニッ
Part 1: Fast, scalable and accurate NLP: Why TFX is a perfect match for deploying BERT
https://blog.tensorflow.org/2020/03/part-1-fast-scalable-and-accurate-nlp-tensorflow-deploying-bert.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhWJ2AwUPtnioab3hD6MxsgPzNCLWuy3B_HGH99oqrMSPBvg0Kx9E_xXP8P5TeGpnOsppDacTE1ajQuTzkTPyqZfyFWIzduupu3-UHTncTb1dckkge8t-wYgpDEZHAYnhKkRPUZLjsb7Kg/s1600/figure1.png March 11, 2020 — Posted by Guest author Hannes Hapke, Senior Machine Learnin
How Modiface utilized TensorFlow.js in production for AR makeup try on in the browser
Guest post by Jeff Houghton, Chief Operating Officer - Modiface Inc. ModiFace has been creating artificial intelligence tech for the beauty industry for over a decade and began working on AR experiences before "Augmented Reality" was a household term. As smartphones hit the market, ModiFace quickly took advantage of the platform to switch from a virtual try on for a 2D image, to a virtual try on f
0.レタスとキャベツ そもそもずっと野菜が嫌いだった僕は、レタスとキャベツの違いを大人になるまで分からないで生きてきた。 今でも時々スーパーで野菜を見かけて、どっちがレタスだっけ...どっちがキャベツだっけ...となってしまう。 僕くんと彼女は付き合って3ヶ月、半同棲をしながら楽しい日々を過ごしていた。 そんなある日... 彼女「今日の夜ごはんは僕くんの大好きな餃子にするよ！」 彼女「ん...キャベツを切らしてるわ...！僕くん、買ってきてくれないかしら。」 僕「（餃子は好きだけどキャベツ入れちゃうのかぁ…しょうがないか…）」 僕「分かったよ～。」 僕「いやぁ...餃子は美味しいんだけどキャベツかぁ。近くのスーパーに買いに行くか～。」 1.スーパーへ向かう僕くん 僕「ん...待って...キャベツってどういう形だっけ...レタスって...買ったことも見たことも見たくも無いけど！！！」 僕「彼
ソースからのビルド | TensorFlow
TensorFlow pipパッケージをソースからビルドし、Ubuntu Linux および macOS にインストールします。この手順は他のシステムでも機能する可能性がありますが、Ubuntu と macOS でのみテストおよびサポートされています。 Linux および macOS のセットアップ次のビルド ツールをインストールして、開発環境を構成します。 Python と TensorFlow パッケージの依存関係をインストールする Ubuntusudo apt install python3-dev python3-pip マックOS Xcode 9.2以降が必要です。 Homebrewパッケージ マネージャーを使用してインストールします。 brew install python TensorFlow pipパッケージの依存関係をインストールします (仮想環境を使用する場合は、 --
TFXを使った機械学習パイプラインの構築（実装編その1）
連載の4回目となる今回は、TFXを使ってKubeflow上で動かす機械学習パイプラインを構築していきます。 はじめに 前回は、KubeflowのNotebook Serversを使って作成したJupyter notebook上で、データの分析からモデル作成までの手順を解説しながら、初期の機械学習モデル作成を行いました。今回は、そのモデルの本番運用を想定した機械学習パイプラインを構築していきます。複数回に分けてパイプラインの実装からデプロイまで解説していく予定です。本稿は「実装編その1」として、TFXの概要の紹介と機械学習パイプラインの構築のうち前半部分について解説していきます。 TensorFlow Extended（TFX）の概要 TFXは機械学習パイプラインを構築するためのフレームワークです。TFXはパイプライン内の各ステップをコンポーネントとして提供します。そのコンポーネントを組み合
※サンプル・コード掲載 あらすじ GoogleのTensorFlowは機械学習計算のフレームワークであり、そのような新しいフレームワークを理解するために簡単な例から学ぶことが時に役に立ちます。 TensorFlow™ はデータフローグラフを用いた数値計算のオープンソース・ソフトウェアライブラリです。 グラフ内のノードは数学的演算を表し、エッジはノード間で伝達された多次元的データ配列を表しています。 機械学習コードで起きていることは数学であり、それは計算フローを単純化し維持することに役立ちます。 テンソルとは？ “テンソル”とはなんでしょうか？ また”フロー“とどのような関わりを持つのでしょうか？ “ベクター”は値のリストであり、“マトリックス”はテーブル（もしくはリストのリスト）、そして次にテーブルのリスト（リストのリストのリスト）、さらに次にはテーブルのテーブル（テーブルのリストのリスト
はじめに こんにちは、stand.fm でMLエンジニアをしているcanonrockです。 stand.fmでは各画面に表示するコンテンツのパーソナライズを進めており、先日その一環としてホーム画面に各ユーザーへおすすめの放送を表示する機能を追加しました。本記事ではおすすめ放送表示機能のシステム構成やABテスト結果をご紹介しようと思います。 おすすめ放送表示機能の目的と概要 概要 stand.fmではアプリを開いた時に最初に出る画面をホーム画面と呼んでいます。ホーム画面では画像のようにテーマ別にセクションが並び、セクション内に放送がいくつか表示されます。 ホーム画面に表示されるセクションや各セクションに表示される内容はパーソナライズされておらず、全ユーザーに対して同一の内容が表示される状態でした。しかし、やはりユーザーによって嗜好が異なるので、各ユーザーが好きそうな放送をホーム画面に出したい
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TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門
CoroutinesによるTensorFlow Liteの推論パイプライン構築 | さくらのナレッジ
DeepLearning.AI TensorFlow Developer
グーグルがTensorFlowに3Dデータ向けライブラリ追加、スマホ向けAR強化の一環か
[TensorFlow/Keras] 好きな構造のRNNを組み立てるまでの道のり - Qiita
YOLOv3 + TensorFlow 2.0を試してみる - みらいテックラボ
tfjs/tfjs-backend-wasm at master · tensorflow/tfjs
TensorFlow Recommendersはいいぞってこと！ - Qiita
GCP AI Platformで画像認識してみる（学習編） - ネガティブログ
TensorFlow Lite for Microcontrollers
TensorFlow Datasets: The Bad Parts
BodyPix と PoseNet の歩き方 - Qiita
Keras documentation: Denoising Diffusion Implicit Models
僕(24歳)「レタスとキャベツの違いが分からないっ！！！」 - Qiita
TensorFlow【入門】テンソルフローの使い方
放送レコメンド機能をTensorFlow Recommendersで作り、ABテストしてみた
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