幸运的是“What-If”工具被设计用来处理上面描述的问题，他能简单去检查，评估以及调试，同时精准度比较高。 What-If 工具(WIT) ?...What-If Tool 是一个交互式可视化工具用于研究机器学习模型（WIT）。他通过辅助检查、评估和对比学习模型来帮助我们理解分类或回归问题。...简单使用一下WIT 使用 WIT可以被嵌入在 Jupyter、Colab 或 TensorBoard中。这个被清晰地在文稿中指明了，我强烈建议你去通读这个，在这片短文中详细解释并不现实。...使用Notebook中的WIT 为了通过notebook中访问WIT，需要WitConfigBuilder 来制定数据之后才能分析模型。...documentation中提供了在notebook中使用WIT的详细步骤。 ?
TensorBoard 是一组用于数据可视化的工具。它包含在流行的开源机器学习库 Tensorflow 中。...TensorBoard 的主要功能包括： 可视化模型的网络架构 跟踪模型指标，如损失和准确性等 检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图 显示非表格数据，包括图像、文本和音频 将高维嵌入投影到低维空间...使用 What-If 工具了解模型 TensorBoard 附带一个假设分析工具 (WIT)，可以帮助我们理解黑盒分类和回归模型。使用这个工具，可以对一组数据进行预测，并以不同的方式可视化结果。...要使用 WIT需要提供模型和数据，如果想要更深入的探索模型必须带有分类、回归或预测 API 的 TensorFlow Serving 进行部署。...设置完成后，转到 TensorBoard Dashboard 并从页面右上角的下拉菜单中选择 What-If Tool 选项。应该看到一个如下所示的页面： 第一个字段是提供模型的推理地址。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...二、工具详解 我们分别介绍以下工具的使用方法： telnet nc（Netcat） nmap 并在不同操作系统上提供实操指南。 1....使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nc（Netcat）Ping 端口 Netcat 是一款更强大的网络工具，可以替代 Telnet。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
本文介绍的机器学习10大API提供了广泛的功能，包括图像标注、人脸识别、文档分类、语音识别、预测模型、情感分析以及模式识别等。...开发人员可以使用Wit.aiAPI在家庭自动化设备、互联汽车、智能电视、机器人、智能手机、可穿戴物品以及许多其它类型的应用程序中添加智能语音接口。 Wit.ai文档部分设计很好，组织全面有序。...AlchemyAPI提供十几个API，使得开发者可以添加强大的机器学习功能到应用中，如情感分析、实体提取、概念标注、图像标注以及面部检测或识别。...使用API，应用程序可以使用标准的HTTP方式在BigML资源上执行CRUD操作 BigML提供了一个设计很好的开发者网站，具有良好的组织和全面的API文档，示例代码，客户端库，一个快速入门页面和其它的开发工具...Amazon ML服务似乎比Google Prediction或Microsoft Azure ML稍微复杂点。然而，Amazon提供了可视化工具以及向导，帮助用户生成和创建机器学习模型。
简介Gemma 是由 Google AI 开发的一系列轻量级开源机器学习模型，这些模型易于访问且高效，使 AI 开发更容易为广大用户所接受。...根据可训练参数数量，Gemma 模型有两种主要版本：2B 和 7B，同时它还提供指令调整模型，如 Gemma 2B-FT 和 7B-FT，这些模型专为使用个人数据集进一步定制而设计。...要使用 Gemma，KerasNLP 是使用的依赖项。KerasNLP 是在 Keras 中实现的自然语言处理 （NLP） 模型的集合，可在 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 上运行。...这种技术利用了模型的通用功能，并允许模型在特定任务中表现出色，而不是停留在通用工具上。实现这种微调的一种技术是 LoRA（低秩适应）。LoRA 是一种旨在增强预训练模型能力的技术。...此外，Gemma 支持使用 LoRA 微调，为定制和适应特定任务和数据集提供了可能性。方便用户进一步提高模型的准确性，根据他们的独特要求进行模型定制。
Wit.ai创始人亚历克斯·勒布伦（Alex Lebrun）说：“人工智能试图做一切的事情，但人工智能是由人类控制的。”为了帮助开发这种智能手机工具，Facebook收购了Wit.ai。...Wit.ai服务需要更少的数据，而且只要整合了许多开发者搜集的语音样本，就可以在实践中使用。...这些培训人员会决定是否还需要做其他的工作，然后再向用户提供他们正在寻找的答案。 据勒布伦介绍，M可以从事大量相对比较简单的任务，如讲个笑话。...该公司现在可以使用类似于神经元的网络，识别贴到社交网络上的照片信息，并能够确定你在信息流（News Feed）中想看什么新闻。Facebook还计划借助M的力量进一步推进这项技术的发展。...开发自动驾驶汽车的一种方法是：在人类司机开车的过程中，慢慢加入自动化工具。但是，如果你让车自己行驶的话，也许它的系统发展得会更快——无论它的装备有多么差劲。
Wit.ai 也有“角色”的概念，在那里它可以学习区分不同语境中的实体（例如，指令的不同数字可以指代不同的东西，如年龄，订单，计数）。...它还有一些它能理解的内置的实体类型，如温度，链接，电子邮件，持续时间等。 Wit.ai 的一个新功能是“故事”功能，它允许你以新的方式定义典型的对话。您可以设置初始问题，如“悉尼的天气如何？”...它提供机器学习功能，如果有人使用跟个人助理的硬件编码稍微不同的短语，这时它便可以做出猜测。他们于 2016 年 9 月被 Google 收购。...它现在是为Google的Home平台构建会话界面的主要方式之一。 Api.ai 与 Wit.ai 不同的一个关键点是“域”。...同时你也可以用 TensorFlow 构建会话式 AI，TensorFlow 是经过特定数据训练的，如 SpeakEasy AI，这是一个基于在 Reddit 上数百万条评论训练的神经模型聊天机器人。
在本次演讲中，我想告诉大家我是如何“调试”这个问题的，以及如何使用几个运行在 MicroPython 的微控制器来改善供暖方式，而这些都没有对不属于我的这座房子进行任何物理修改。...这篇文章详细介绍了如何在 Google Cloud 的 AI Platform Notebooks 上向您自己的 notebooks 添加独立的虚拟环境。...用 Django 部署机器学习模型 链接: https://www.deploymachinelearning.com/ 本教程提供了一些关于使用 REST API 构建机器学习系统的代码示例。...利用 Keras 进行面部检测识别 链接: https://www.sitepoint.com/keras-face-detection-recognition/ 这篇文章展示了如何使用 Keras 中的...MTCNN 模型检测图像中的面部，以及如何使用 VGGFace2 算法提取面部特征并将其匹配到不同的图像中。
来源 | Seve 编译 | 火火酱，责编| Carol 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。...但是，GCP命令行工具应该可以正常运行。你也可以安装Google Cloud SDK（其中包括命令行工具）。...创建模型 在本节中，我们将创建一个运行在GCP上的云模型，该模型具有易于使用的API以及可以导出到Tensorflow并在本地或本地托管的移动设备和浏览器上运行的Edge模型。 1....边缘案例 Google AutoML为你提供了模型在哪些方面表现良好以及哪些地方出错的细目。和我的keras模型一样，儿童和不寻常的面部角度都是个问题。以下屏幕截图中显示了误报的案例。 ? ? ?...结语 总而言之，Google AutoML在该任务上易于使用，且非常有效。我期待着尝试其他云提供商，看看他们比较起来表现如何！
本文将指导您如何使用Google上的Keras微调VGG-16网络。 简介 在CPU上训练深度神经网络很困难。...如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到： 如何在Colab上创建您的第一个Jupyter笔记本并使用免费的GPU。 如何在Colab上上传和使用自定义数据集。...如何在前景分割域中微调Keras预训练模型（VGG-16）。 现在，让我们开始！ 1. 创建您的第一个Jupyter笔记本 假定您已登录自己的Google帐户。请按以下步骤操作： 步骤a....注意一个问题：我们的模型过度拟合了训练数据，您接下来的工作是解决这个问题。提示：使用正规化技术，如Dropout，L2，BatchNormalization。 步骤e....您还学习了如何在前景分割域中微调Keras预训练模型，您可能会发现它在您未来的研究中很有趣。 如果您喜欢这篇文章，请随时分享或鼓掌。祝愉快！??
我总结了今年 Google Cloud Next 大会上我最爱的一段演讲——What's New with TensorFlow?（https://www.youtube.com/watch?...在下面几行代码中，我们创建了一个序列神经网络（sequential neural network），其具备标准的附属组件，如 dropout。 ?...#5 你可以在浏览器中做任何事 说到 JavaScript，你可以使用 TensorFlow.js 在浏览器中训练和执行模型。...tf.data 为你提供与训练同步的快速、灵活且易于使用的数据工作流。 ? #9：你不需要从零开始 你知道开始机器学习最可怕的是什么吗？编辑器中有一个空白的新页面，并且没有大量的示例代码。...TensorFlow Hub 是一个可重复使用的预训练机器学习模型组件 repo，它的封装和使用都非常精简。你可以自己试一下！
基于非常有限的数据集，我尝试使用多变量线性回归来预测哪个团队将赢得某场给定的IPL电子竞技比赛，实际的预测效果很差，但是我觉得很酷。 3....我试用了Google机器学习云的一些demo，了解当前AI可以做什么。 地址：https://cloud.google.com/products/machine-learning/ 4....带着信心，我开始通过复制和粘贴来逐行实现一些深度学习教程中的代码，并在我自己的电脑上运行代码，尝试训练相关模型。很卡……因为大多数模型需要很长的训练时间，我也没有GPU。...如果你用Facebook Messenger Platform、Telegram的Bot Platform，或者api.ai、wit.ai、recast.ai等等工具，可能比我还快。...在我的AI学习之旅中，这篇文章具有里程碑式的意义。
一些专门设计的硬件加速器，如Google的Tensor Processing Unit（TPU）和NVIDIA的Jetson系列，可以进一步提高神经网络的性能。...神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...视觉感知边缘设备还可以通过神经网络实现视觉感知任务，如人体姿态估计、手势识别和虚拟现实。这些应用可以提供更丰富的用户体验。...使用MicroTVM部署神经网络MicroTVM是一个用于在嵌入式设备上部署深度学习模型的开源工具。以下示例演示了如何使用MicroTVM部署神经网络模型到目标嵌入式设备上。...Edge TPU 示例Google的Edge TPU是一种专门设计用于加速深度学习推理的硬件加速器。以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用Edge TPU加速神经网络推理。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！ 神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢？...我第一次看到 LSTM 的公式时就可以解出来，但我不知道它们是什么意思。 我所说的「理解」不是指精神上的启蒙，而是建立一个我们能够使用的心理模型（用于解释、简化、修改和预测 what-if 情景等）。...此外，它掩盖了网络最重要的部分：操作中的核心参数（如卷积核的大小）以及张量的大小。...虽然我们可以使用所有 TensorFlow 的操作，包括辅助操作（例如初始化工具以及日志工具），但做出一张通用的、可读的图依旧是个挑战。...然而在我看来，Keras 的默认可视化选项（使用 GraphViz）并非一流： 图源：https://keras.io/visualization/ 我认为它不仅隐藏了重要的细节，还提供了冗余的数据
喜欢阅读优秀的开源项目，听听音乐，偶尔也会打打竞技类游戏。 再出发 ? 今天是Google I/O 2017开发者大会的第二天，山景城的天空一如既往地湛蓝，气温也非常舒适。...另外，Google即将为开发提供Cloud TPUs运算能力支持，而且接口封装非常友好，使用Cloud TPUs仅需要增加几行代码，使用起来跟本地运算差不多。 ?...最后Google提出了一个AutoML的概念，让模型通过深度学习来自动建立新的模型。看来，天网系统要被Google启动了。...Google为了降低深度学习开发的门槛，提供了一个高级API的库Keras，开发者可以很简单地调用API进行模型训练、预测等。 ? ?...11:30-12:30 What's New in Android Development Tools ? ? 这个主题主要从开发、编译、测试及优化四大方面分享Android开发者工具的新特性。 ?
Allaire 在一次活动中正式展示了如何在 TensorFlow 中使用 R 语言。 ? J.J....新的工具包 TensorFlow 的 R 接口包括一套 R 语言包，该包提供多种 TensorFlow R 接口，适用于不同的任务和抽象级别，包括： Keras：神经网络的高级接口，致力于促使快速实验。...（https://tensorflow.rstudio.com/keras/） TensorFlow Estimators：常见模型类别的实现，如回归器和分类器。...为了解决这个问题，RStudio 提供了多种云端使用 GPU 的方式，包括： Google CloudML（https://tensorflow.rstudio.com/tools/cloudml/）；...R 接口概念和可用函数的快速参考指南，涵盖不同种类的 Keras 层、数据预处理、训练工作流和预训练模型。
选自Medium 作者：Karan Jakhar 机器之心编译 参与：小舟、魔王 如何选择工具对深度学习初学者是个难题。本文作者以 Keras 和 Pytorch 库为例，提供了解决该问题的思路。...如果你对它们感兴趣，那你选择 PyTorch 的理由就多了一个。 在不同的框架里有不同的模型实现方法。让我们看一下这两种框架里的简单实现。本文提供了 Google Colab 链接。...这可以帮助你找到最适合自己的框架。 我不会给出太多细节，因为在此，我们的目标是看一下代码结构，简单熟悉一下框架的样式。 Keras 中的模型实现 以下示例是数字识别的实现。代码很容易理解。...以上代码展示了模型。在 Keras（TensorFlow）上，我们首先需要定义要使用的东西，然后立刻运行。在 Keras 中，我们无法随时随地进行试验，不过 PyTorch 可以。 ?...现在我们概览了 Keras 基本模型实现过程，现在来看 PyTorch。 PyTorch 中的模型实现 研究人员大多使用 PyTorch，因为它比较灵活，代码样式也是试验性的。
摘要 本文旨在向开发者介绍如何在Colab和Kaggle上有效地运用Gemma模型进行机器学习任务。内容涵盖Gemma的基础使用、LoRA微调技术及其对比分析，并提供分布式微调的详细步骤。...本教程适合所有水平的开发者，从初学者到高级技术人员。 引言 随着机器学习技术的不断进步，如何有效地使用和微调大型语言模型成为了开发者社区中的热门话题。...Google的Gemma模型作为一种先进的自然语言处理工具，提供了丰富的应用可能性。...Google Colab提供了对TPU的支持，极大地提升了训练效率。...我们非常期待与您的互动，并帮助您解决在使用Gemma模型过程中遇到的问题。
前些天我参加了7 月24 日在美国旧金山举行的Google Cloud Next 2018 大会，其中的一个演讲( What’s New with TensorFlow?)，让我耳目一新，印象深刻。...它是AlphaGo和Google Cloud Vision的基础，也是你的最佳选择。TensorFlow是开源的，你可以免费下载并立即开始使用。...在下面的几行代码中，我们创建了一个顺序神经网络。看上去是不是如吹口哨那般轻松。 四. 不仅仅关于Python 好的，我知道你一直在抱怨TensorFlow对Python的狂热。...你可以在浏览器中执行所有操作 说到JavaScript，你现在已经可以使用TensorFlow.js在浏览器中训练和运行模型。你可以先进入这个酷炫的demo里沉浸一会，当你回来时我还会在这里。...tf.data提供了与训练过程同步的快速，灵活且易于使用的数据管道。 九. 不需要从0开始 你知道开始机器学习最无趣的方式是什么吗？那就是面对着编辑器上崭新的空白页面，你没有任何的示例代码。
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