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谷歌 机器学习

admin3周前 (12-30)AI3

1. 机器学习课程: 谷歌提供了多种机器学习课程,涵盖了从基础到高级的内容。这些课程通常包括视频、阅读材料、Quiz和Lab等,适合不同水平的开发者。例如,有《机器学习入门》(Introduction to Machine Learning)、《机器学习速成课程》(Machine Learning Crash Course)等。

2. Google Cloud 上的机器学习应用: 谷歌云平台提供了多种机器学习服务,可以帮助用户快速构建和部署机器学习应用。这些服务包括但不限于: Google AutoML:允许用户无需深入了解机器学习即可构建模型。 TensorFlow:一个开源的机器学习框架,广泛用于研究和生产。 BigQuery ML:允许用户在BigQuery中使用SQL进行机器学习模型的训练和预测。 AI Platform:提供了一套完整的工具和服务,用于构建、训练和部署机器学习模型。

3. TensorFlow: TensorFlow是谷歌开源的机器学习框架,自2016年发布以来,已经成为最流行的机器学习框架之一。TensorFlow提供了丰富的工具和库,支持从数据预处理、模型训练到模型部署的整个流程。最近,TensorFlow已经更新到2.10版本,并提供了TensorFlow Lite等工具,用于移动和嵌入式设备的模型部署。

4. Tensor Projects: 谷歌还推出了Tensor Projects,这是一个开源的机器学习生态系统,包含了多种工具和库,如Keras、TensorFlow Lite和TensorFlow Extended(TFX)。这些工具和库可以帮助开发者更轻松地构建、训练和部署机器学习模型。

5. Colab: Colab是一个基于云的Python环境,允许用户免费使用谷歌的硬件加速器(如TPU)进行机器学习模型的训练和实验。Colab还提供了多种预制的机器学习教程和notebooks,方便用户学习和实践。

通过这些资源,谷歌为开发者提供了丰富的工具和课程,帮助他们更好地理解和应用机器学习技术。

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