KerasNLP是一个自然语言处理库，可为用户的整个开发周期提供支持。我们的工作流程由模块化组件构建，这些组件在开箱即用时具有最先进的预设权重和架构，并且在需要更多控制时可轻松定制。该库是核心Keras API的扩展；所有高级模块都是层或模型。KerasNLP使用Keras 3与TensorFlow、Pytorch和Jax配合一起使用。在下面例子中，我们将使用jax后端来训练我们的模型并使用tf.data来有效地运行我们的输入预处理。
Transformer。如果你正在构建大规模推荐系统，那么最大的挑战必定是模型当中的大型嵌入表，这些嵌入表是关键组件。但对他们的嵌入查询操作通常执行起来非常昂贵，这使他们成为性能的瓶颈。因此，接下来我们将讨论：”如何使用TPU embeddings来应对这一挑战？“。
对象检测是在给定的图像中识别、分类和定位对象的过程。通常，你的输入是图像，标签是带有可选类标签的边界框。对象检测可以被认为是分类的扩展，但是您必须检测和定位任意数量的类，而不是图像的一个类标签。
TensorFlow Ranking是一个开源库，用于开发可扩展的神经学习排名 (LTR) 模型。 排名模型通常用于搜索和推荐系统，但也已成功应用于各种领域，包括机器翻译、对话系统、SAT求解器、智能城市规划，甚至计算生物学。排名模型采用项目列表（网页、文档、产品、电影等）并以优化的顺序生成列表，例如最相关的项目位于顶部，最不相关的项目位于底部，通常应用于用户搜索：
在本例中，利用数据科学技能帮助识别Breakthrough Listen目标扫描中的异常信号。由于没有已确认的外星信号，训练机器学习算法，因此在如大海捞针般的望远镜数据中加入了一些模拟信号（称之为“针”）。目前已经识别出一些隐藏的针，以便您可以训练模型找到更多隐藏的”针“。数据由二维数组组成，因此计算机视觉、数字信号处理、异常检测等方法可能很有优势。
您将获得每日历史销售数据。任务是预测测试集每个商店销售的产品总量。请注意，商店和产品列表每个月都会略有变化。创建一个可以处理此类情况的强大模型是挑战的一部分。
该数据集包含从UCF犯罪数据集中的每个视频中提取的图像。，用于监控视频中的真实世界—异常检测。提取每10帧长度的视频，并将其合并到该分类中。所有图片尺寸为64*64，格式为.png。该数据集共有14个类别（1. Abuse 、2. Arrest、3. Arson、4. Assault、5. Burglary、6. Explosion、7. Fighting、8. Normal Videos、9. RoadAccidents、10. Robbery、11. Shooting、12. Shoplifting、13. Stealing、14. Vandalism）。
该数据集包含35,685个48x48像素灰度图像的示例，分为训练数据集和测试数据集。根据面部表情中显示的情绪对图像进行分类（快乐、中性、悲伤、愤怒、惊讶、厌恶、恐惧）。
