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。
機械学習モデルをモバイル デバイスやエッジデバイスにデプロイします
TensorFlow Lite は、モバイル、マイクロコントローラ、その他のエッジデバイスにモデルをデプロイするためのモバイル ライブラリです。
モデルの選択
新しいモデルを選ぶか、既存のモデルを再トレーニングします。
変換
TensorFlow Lite コンバータを使って、TensorFlow モデルを圧縮された FlatBuffer に変換します。
デプロイ
圧縮された .tflite ファイルを、モバイル デバイスまたは組み込みデバイスに読み込みます。
最適化
32 ビット浮動小数点数をより効率的な 8 ビット整数に変換することによって量子化するか、または GPU で実行します。
画像分類
人、動き、動物、植物、場所など、何百ものオブジェクトを識別します。
オブジェクト検出
境界ボックスで複数のオブジェクトを検出します。もちろん、イヌやネコも検出できます。
質問への回答
BERT で最新の自然言語モデルを使用して、特定の文章の内容に基づいて質問に回答します。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"必要な情報がない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"複雑すぎる / 手順が多すぎる"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"最新ではない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻訳に関する問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"サンプル / コードに問題がある"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"その他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"わかりやすい"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"問題の解決に役立った"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"その他"
}]