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Última actualización : Oct 27, 2021
Oct 2021
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.

Desde que hablamos por primera vez de TensorFlow Lite en el Radar de 2018, lo hemos usado en varios productos y estamos contentos de confirmar que funciona cómo prometía. El caso de uso más común es para integrar modelos pre-entrenados en aplicaciones móviles, pero TensorFlow Lite también soporta el proceso de aprendizaje en el propio dispositivo, lo que permite más áreas de aplicación. En el sitio web hay numerosos ejemplos que muestran áreas comunes de aplicación, como clasificación de imágenes y detección de objetos, pero también da indicios de nuevas formas de interacción, utilizando, por ejemplo, la estimación de poses y el reconocimiento de gestos.

May 2018
Evaluar ? Vale la pena explorarlo con el objetivo de entender cómo afectará a tu empresa.

TensorFlow Lite is the designated successor of TensorFlow Mobile, which we mentioned in our previous Radar. Like Mobile it is a lightweight solution tuned and optimized for mobile devices (Android and iOS). We expect the standard use case to be the deployment of pretrained models into mobile apps but TensorFlow Lite also supports on-device learning which opens further areas of application.

Publicado : May 15, 2018
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