谷歌I/O走進TensorFlow開源模型世界：從圖像識別到語義理解
如果有一個已有的系統，你可以更輕鬆地在這之上實現提升。
你可以將其用作一個新系統的基礎。讓你不需要再重頭開始訓練，就能獲得已有的詞性標註等功能。
然後，Gordon 又簡單介紹了 Release++ 的概念。這個概念來自 Magenta 的博客，表示他們不僅共享了自己的代碼，還提供了預訓練的模型和 Docker 容器。也就是說，你可以直接使用他們的模型達到同樣的效果。
開源為 TensorFlow 帶來的一大優勢是其具有非常多的學習資源，包括許多課程、博客、教程，你可以訪問其官網查閱。另外，這裡 Gordon 推薦了幾個值得關注的：
※GMIS 2017 大會吳思演講：視覺信息處理的動態法則
※GMIS2017Schmidhuber演講：人工智慧改變一切
※GMIS 2017大會鄧力演講：無監督學習的最新進展
※GMIS 2017 馬維英演講：信息流的未來與人工智慧的機會
※GMIS 2017 YinyinLiu：演變的AI與模型俱進
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