发布者：Michael Tyka，艺术家 + 机器智能

探索和开始使用机器学习可能很令人生畏。也许你有一个模糊的项目想法，并且正在寻找一个起点并从中调整。或者你在寻找灵感，并想要了解机器学习的可能性。

今天我们发布了 Seedbank，这是一个探索交互式机器学习示例的地方，你可以在浏览器中运行它们，无需任何设置。每个示例都是一个激励你的种子，你可以对其进行编辑、扩展并将其发展为自己的项目和想法，从数据分析问题到艺术项目。
最近，Google 已经发布了许多机器学习代码示例，以 Colab 笔记本的形式。 Colaboratory 是 Google 托管的 Jupyter 笔记本环境。Colab 允许你直接通过浏览器运行代码，使用 Google 提供的免费 GPU，无需任何设置。

示例包括 tensorflow.org 上的新 入门 体验，机器学习速成课，关于 distill.pub 的研究文章，以及 tensorflow.org 上越来越多的教程，例如 机器翻译。 TF Hub 还提供了各种预训练的机器学习模块，可以随时应用，这些模块通常伴随着 Colab 笔记本，展示了它们的用法，并使其易于上手。
Seedbank 现在提供了一个搜索 Colab 驱动的机器学习示例的地方。你可以使用顶级类别缩小探索范围，并在笔记本内部搜索关键字。每个种子都有一个预览，让你可以快速评估是否要进一步探索。当你点击进入 Colab 笔记本后，你将立即连接到一个 GPU 内核，并可以开始浏览示例或教程。目前，我们只跟踪 Google 发布的笔记本，但我们可能会在将来索引用户创建的内容。我们将尽力定期更新 Seedbank，但也请务必查看 TensorFlow.org 上的新内容。
但最好的部分是，Colab 允许你编辑笔记本，将副本保存到 Google Drive，并与你的朋友或在社交媒体上分享这些衍生作品 - 在此过程中，你可以继续使用 Colab GPU 进行快速训练和推断。你还可以从 Google Drive 中读取数据，这使得导入大型数据集变得轻而易举。当然，我们在 Seedbank 上有关于如何做到这一点的示例。

快乐探索 - 希望你能够更快地找到并播下你的想法的种子！

致谢

Seedbank 是在 Mike Tyka、Sures Kumar Thoddu Srinivasan、Chris Boudreaux、Simon Doury、Harini Krishnamurthy、Mike Dory、Gabriel Schubiner 和 Kyle Pedersen 的贡献下建立的，并得到了 艺术家与机器智能 和 Colaboratory 团队的支持。