Google 致力于構(gòu)建先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)，
帶來高效開發(fā)體驗，
并助力開發(fā)者將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到多個領(lǐng)域。
從科學(xué)研究、商業(yè)變革到公益事業(yè)，
解決現(xiàn)實生活中的各種問題。

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TensorFlow 的最新工具和進(jìn)展吧！

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今年 TensorFlow 為開發(fā)者帶來了一大驚喜 —— TensorFlow 決策森林 (TensorFlow Decision Forests, TF-DF) 。TF-DF 模型可實現(xiàn)高效的分類、回歸和任務(wù)排序，當(dāng)開發(fā)者需要處理表格數(shù)據(jù)，獲得簡易性、可解讀性和速度，TF-DF 將是不二之選。TF-DF 提供了大量工具、模型供開發(fā)者使用，作為 TensorFlow 豐富生態(tài)系統(tǒng)中的一員，它可與各種 TensorFlow 工具、庫以及 TFX 等平臺集成，讓開發(fā)者輕松組合使用。

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TensorFlow.js 是一個由 JS 語言編寫的前端機(jī)器學(xué)習(xí)庫。由于前端機(jī)器學(xué)習(xí)可實現(xiàn)低延遲的運行速度，保護(hù)用戶隱私，讓部署和維護(hù)成本更低，因此 TensorFlow.js 也成為不少開發(fā)者的首選，今年周下載量達(dá)到了之前的 3 倍，總下載量更是達(dá)到了 320 萬次。

TensorFlow.js 具有靈活的跨平臺特性，開發(fā)者可以在瀏覽器或任何支持 JavaScript 的環(huán)境中隨時運行模型，充分發(fā)揮 Web 覆蓋廣、規(guī)模大的優(yōu)勢。

TensorFlow.js 擁有豐富的模型庫和 API ，便于開發(fā)者快速構(gòu)建應(yīng)用。今年推出了新的 pose-detection API，可實現(xiàn)單人檢測和多人檢測；發(fā)布了 2 個 MediaPipe 的 BlazePose 模型，可用于 2D 和 3D 場景。在自然語言處理方面，也推出了基于 BERT 的對話意圖檢測模型和問答模型。

值得一提的是，TensorFlow.js 已經(jīng)支持 TFLite 模型，執(zhí)行速度更快，模型更小，性能更佳。性能測試工具也增加了 custom model 的選項，能即時測試并顯示模型的執(zhí)行速度等很多相關(guān)指標(biāo)。

推薦系統(tǒng)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要應(yīng)用，從推薦電影、餐廳，到推薦視頻或新聞文章，推薦系統(tǒng)常見于日常生活。推薦系統(tǒng)是一個復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，分為召回、粗排、精排三個階段，將推薦內(nèi)容數(shù)量從百萬級降為成為有價值的數(shù)十級推薦內(nèi)容。

可靠、強(qiáng)大的推薦系統(tǒng)能極大提高用戶的活躍度，TensorFlow Recommenders 則能成為推薦系統(tǒng)開發(fā)者的最佳助手。

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谷歌制定了一系列原則，來指導(dǎo)對于負(fù)責(zé)任的 AI 的理解。AI 應(yīng)該對社會有益，公平、安全、保護(hù)隱私，并對用戶負(fù)責(zé)。

谷歌推出了負(fù)責(zé)任的 AI 工具包，幫助開發(fā)者以負(fù)責(zé)任的方式開發(fā) AI 、取得進(jìn)展，構(gòu)建人人受益的 AI 系統(tǒng)。

TensorFlow 的發(fā)展離不開開發(fā)者社區(qū)的支持和貢獻(xiàn)，目前 TFUG 數(shù)量已經(jīng)增長至 70 多個，誕生了 170 多位 GDE 以及 12 個特殊興趣小組 (Sigs) 。

在學(xué)習(xí)資源方面，除了網(wǎng)易提供的本地化在線課程，開發(fā)者還能通過 Google 開發(fā)者在線課程，以視頻、文章和 Codelab 形式，掌握 TensorFlow 相關(guān)技能。

如果想進(jìn)一步學(xué)習(xí)，歡迎參加 TensorFlow 開發(fā)者認(rèn)證考試，獲取 TensorFlow 開發(fā)者證書，一展所長。目前已有 3000 名經(jīng)過認(rèn)證的開發(fā)者，我們希望更多開發(fā)者加入，使社區(qū)不斷壯大。

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