作者：Joana Carrasqueira，开发者关系项目经理

感谢所有参加第二届女性机器学习研讨会的人！

去年我们创办了“女性参与机器学习”项目，目标是建立一个包容性空间，为所有多元化群体提供交流平台，并为热衷于机器学习的女性提供发声的机会。数百人加入了我们的项目，分享了机器学习职业生涯的技巧和见解，了解了如何参与社区，为开源项目贡献力量等等。

今年，来自世界各地的数千名机器学习从业人员参加了研讨会。每个人都齐聚一堂，学习最新的机器学习工具和技术，了解 Google 最新机器学习产品的内幕，并直接向该领域的众多杰出女性学习。

在主旨演讲中，我们宣布了

• 面向表格的简单机器学习 – 简单机器学习是 TensorFlow 团队为 Google 表格开发的一款测试版插件，它帮助让机器学习触手可及。任何人，即使没有编程或机器学习经验的人，也可以通过简单的点击操作，在 Google 表格中尝试和应用机器学习的力量。观看演示.
• MediaPipe 预览 – 我们邀请开发者预览低代码 API，这些 API 提供针对视觉、自然语言和音频领域常见设备上机器学习挑战的解决方案。我们还推出了 MediaPipe Studio，这是一个基于 Web 的界面，提供了一种新的机器学习解决方案原型设计和基准测试方法。
• TensorFlow 推荐系统中心 – 我们发布了TensorFlow.org 上一个专门的页面，开发者可以在此找到使用 TensorFlow 生态系统构建世界一流推荐系统的工具和指南。
• 即将推出的手语人工智能 Kaggle 竞赛 – 我们即将推出首个手语人工智能竞赛，帮助聋哑儿童的父母学习手语。注册，在竞赛开始时接收通知。

以下是对活动和研讨会的简要回顾。再次感谢大家。

研讨会

本课程为参与者提供了一个实践性的机器学习入门概述，涵盖从机器学习模型简介到创建第一个机器学习项目等各种主题。学习如何使用 Codelabs 和利用技术文档帮助你入门。

立即观看

在 Android 上使用 Google Play 服务运行 TensorFlow Lite

TensorFlow Lite 在所有运行 Play 服务的 Android 设备上都可以在 Google Play 服务运行时使用。学习如何在不将 TensorFlow Lite 库静态捆绑到应用程序的情况下运行机器学习模型，这将使你能够减小应用程序的大小，并从最新版本的库获得更好的性能。

立即观看

使用 MediaPipe 简化高级设备上机器学习

了解 MediaPipe 如何帮助你使用低代码和无代码工具轻松创建自定义跨平台设备上机器学习解决方案。在本课程中，你将了解如何在 Web 浏览器中快速试用设备上机器学习解决方案，然后仅使用几行 Python 代码对其进行自定义，并轻松将其部署到多个平台：Web、Android 和 Python。

立即观看

生成对抗网络 (GAN) 和稳定扩散

立即观看

下一步？