Si deseas aplicar un pequeño ajuste al documento, no debe requerir mucho tiempo para Clasificar comentario liberar. Este tipo de acción simple no tiene que exigir educación adicional ni pasar por guías para aprenderlo. Usando el recurso adecuado para modificar documentos, no gastarás más tiempo del necesario para un cambio tan rápido. Usa DocHub para agilizar tu proceso de modificación, ya seas un usuario experimentado o si es tu primera vez utilizando un servicio de editor en línea. Este instrumento tomará unos minutos para averiguar cómo Clasificar comentario liberar. Lo único que se requiere para ser más efectivo con la edición es, de hecho, un perfil de DocHub.
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Ahora que has creado la aplicación y entrenado un modelo para reconocer el spam en los comentarios, lo siguiente que necesitarás hacer es integrar el modelo en tu aplicación de iOS o Android. Así que echemos un vistazo a este proceso. En iOS, usas CocoaPods de especificar archivos externos a utilizar. Y estos se especifican en un Podfile, como este. Y Google proporciona un pod para TensorFlow Lite llamado TensoFlowLiteSwift, que puedes usar para incluir las bibliotecas de TensorFlow Lite. Estas te darán una interfaz que permite usar modelos directamente en tus aplicaciones de iOS. Para Android, Android Studio utiliza el sistema de construcción Gradle, y esto de manera similar te permite usar bibliotecas externas en tu aplicación. Así que para esta aplicación, usaremos a biblioteca proporcionada por Google llamada la biblioteca de tareas de TensorFlow Lite para clasificación de texto. Y la incluyes así. Las bibliotecas de tareas de TensorFlow Lite no solo integran el runtime de TensorFlow Lite, similar a CocoaPods en iOS, sino que también te dan a un conjunto de bibliotecas de alto nivel que pueden h
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