How To Perform Sentiment Analysis Using TensorFlow Extended (TFX)?
情绪分析提供了显着的商业利益，这就是为什么越来越多的公司正在实施它。如果您想知道如何使用 TensorFlow Extended 运行情绪分析，我们可以为您提供一些帮助。我们创建了一个免费的分步演练，介绍如何使用 TFX 和 Vertex AI 管道将 BERT 应用于情绪分析。但在此之前 […]文章 如何使用 TensorFlow Extended (TFX) 执行情绪分析？ DLabs.AI 服务的。
FlowBotics Studio is now FREE!
FlowBotics Studio 是一个基于 Windows 的机器人软件开发平台，是创建机器人应用程序的完美工具，现在免费提供给所有人！它包括让您的机器人更智能所需的一切，并拥有强大的 FlowBotics 图形编程语言。提供完整的用户指南（英文），各种演示机器人项目可帮助您入门。它可用于控制几乎任何机器人平台、数据采集板、电机控制器、伺服板、声卡或网络摄像头。
Kama Flow 管理的 NTI 风险基金向俄罗斯公司 TRIDIVI (3DiVi Inc) 投资了 1.4 亿卢布，该公司是物联网 (IoT)、智能视频监控、机器人和人工智能领域的身体和面部跟踪技术的国际领先开发商。数字身份（生物识别）。
Build an Animal/Object Tracking Camera App with TensorFlow.js
介绍 PetCam：一款运行在旧智能手机上的非侵入式机器学习宠物追踪器。这个项目是我和 Jason Mayes 合作的，是他提出了这个想法。另外，有趣的故事，呃……我的同事 Markku Lepistö 在他自己的 YouTube 节目 Level Up 上同时构建了（几乎）完全相同的项目，您可以在此处看到。我们使用旧智能手机。他使用 Coral 开发板。选择你自己的冒险。当我年轻时，住在新泽西州的家里，我的父母非常严格地要求我晚上记得关上车库。因为如果我不关上车库，就会发生这样的事情：然后第二天早上，我们走出前门，闻到一股强烈的脏尿布味，看到垃圾袋被撕碎并倒在车道上。显然有人度过了一个疯狂的
Small Teaching Online with Jim Lang, Flower Darby and Dawn DiPeri
Flower Darby 和 James Lang 介绍了改善在线教学和学习的小方法，以及如何在课程中吸引学习者的注意力。James M. Lang 撰写有关高等教育、文学和旅行的文章。他是 Assumption 大学的英语教授和 D'Amour 教学卓越中心主任。本期节目还讨论了他的著作《分心》、《小型教学》和《小型在线教学》。Flower Darby 是北亚利桑那大学的学生成功教学主任，她在那里教授英语、教育技术、领导力、舞蹈和普拉提。Flower 教授面对面、混合和在线课程，并就教学和学习理论进行演讲、写作、演讲和咨询。她与 James M. Lang 共同出版了《小型在线教学：在在线课
How to Unit Test Deep Learning: Tests in TensorFlow, mocking and test coverage
使用 tf.test() 探索 TensorFlow 代码中的单元测试、模拟和修补对象、代码覆盖率以及机器学习应用程序中测试用例的不同示例
A first look at federated learning with TensorFlow
“联合学习”一词是为了描述一种分布式模型训练形式而创造的，其中数据保留在客户端设备上，即永远不会发送到协调服务器。在这篇文章中，我们介绍了核心概念，并使用 R 运行了 TensorFlow Federated 的首次实验。
NumPy-style broadcasting for R TensorFlow users
广播，就像 Python 的科学计算库 NumPy 所做的那样，涉及动态扩展形状，以便可以将不同大小的数组传递给需要一致性的操作 - 例如逐元素添加或乘法。在 NumPy 中，广播的工作方式是精确指定的；同样的规则适用于 TensorFlow 操作。对于偶尔查阅 Python 代码的任何人，这篇文章都力求解释清楚。
First experiments with TensorFlow mixed-precision training
上周发布的 TensorFlow 2.1 允许进行混合精度训练，利用最新的 NVidia GPU 中提供的 Tensor Cores。在这篇文章中，我们报告了第一批实验结果，并提供了有关这一切的背景信息。
Differential Privacy with TensorFlow
差异隐私保证数据库查询的结果基本上与单个个体在数据中的存在无关。应用于机器学习，我们预计没有任何单个训练示例会以实质性的方式影响训练模型的参数。这篇文章介绍了 TensorFlow Privacy，这是一个基于 TensorFlow 构建的库，可用于从 R 训练差分隐私深度学习模型。
tfhub: R interface to TensorFlow Hub
TensorFlow Hub 是一个用于发布、发现和使用机器学习模型可重用部分的库。模块是 TensorFlow 图的一个独立部分，连同其权重和资产，可以在称为迁移学习的过程中在不同任务中重复使用。
TensorFlow 2.0 is here - what changes for R users?
TensorFlow 2.0 终于在上周发布了。作为 R 用户，我们有两种问题。首先，我的 keras 代码还能运行吗？其次，有什么变化？在这篇文章中，我们将回答这两个问题，然后介绍 r-tensorflow 生态系统中令人兴奋的新发展。
So, how come we can use TensorFlow from R?
您是否曾经想过为什么可以从 R 调用 TensorFlow（通常称为 Python 框架）？如果没有 - 那应该是这样的，因为 R 包 keras 和 tensorflow 旨在使这个过程对用户尽可能透明。但要让它们成为这些有用的精灵，首先必须有人驯服 Python。
TensorFlow feature columns: Transforming your data recipes-style
TensorFlow 特征列提供了有用的功能，可用于预处理分类数据和链接转换，例如分桶或特征交叉。从 R 中，我们以流行的“配方”风格使用它们，创建并随后完善特征规范。在这篇文章中，我们展示了如何使用特征规范释放认知资源并让您专注于真正想要完成的事情。更重要的是，由于其优雅，特征规范代码读起来很好，编写起来也很有趣。
Rajat Monga 是 Google 的工程总监，领导 TensorFlow 团队。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话的视频版本。
Hierarchical partial pooling, continued: Varying slopes models with TensorFlow Probability
这篇文章以我们最近介绍的 tfprobability（TensorFlow Probability 的 R 包装器）进行多级建模为基础。我们展示了如何汇集平均值（“截距”）和关系（“斜率”），从而使模型能够以更广泛的方式从数据中学习。同样，我们使用了 Richard McElreath 的“Statistical Rethinking”中的一个例子；术语以及我们呈现这个主题的方式很大程度上归功于这本书。
Tadpoles on TensorFlow: Hierarchical partial pooling with tfprobability
这篇文章首次介绍了使用 tfprobability（TensorFlow Probability (TFP) 的 R 接口）进行 MCMC 建模。我们的示例是一个描述蝌蚪死亡率的多级模型，读者可能从 Richard McElreath 的精彩作品“统计反思”中了解到这一点。
Experimenting with autoregressive flows in TensorFlow Probability
继最近对 TensorFlow Probability (TFP) 中的双射函数的介绍之后，这篇文章将自回归引入了讨论。通过新的 R 包 tfprobability 使用 TFP，我们研究了掩蔽自回归流 (MAF) 的实现，并将其用于两个不同的数据集。
