https://blog.tensorflow.org/2023/09/forecasting-with-tensorflow-decision-forests-and-temporian.html
@tensorflowblog
@tensorflowblog
blog.tensorflow.org
Pre-processing temporal data made easier with TensorFlow Decision Forests and Temporian
Temporian is a new library that makes it easy to clean and prep your data for forecasting, so you can focus on the fun stuff, like building models.
https://blog.tensorflow.org/2023/10/simulated-spotify-listening-experiences-reinforcement-learning-tensorflow-tf-agents.html
@tensorflowblog
@tensorflowblog
blog.tensorflow.org
Simulated Spotify Listening Experiences for Reinforcement Learning with TensorFlow and TF-Agents
Spotify shares how they use TensorFlow and Reinforcement Learning to train models offline, translating results to large scale, online performance.
🚀 TF Quant Finance: TensorFlow based Quant Finance Library
Библиотека TensorFlow Quant Finance от Google.
Функциональные возможности включают:
- Блэка-Шоулза: Цена и предполагаемый объем
- Монте-Карло по схеме Эйлера
- Подгонка своп-кривой
▪Github
@tensorflowblog
Библиотека TensorFlow Quant Finance от Google.
Функциональные возможности включают:
- Блэка-Шоулза: Цена и предполагаемый объем
- Монте-Карло по схеме Эйлера
- Подгонка своп-кривой
git clone https://github.com/google/tf-quant-finance.git
▪Github
@tensorflowblog
Присоединяйтесь к Google #AI Dev Advocate,
в виюео рассказываеся о том, в каких случаях следует использовать случайные леса и как они делают прогнозы.
👀 Посмотрите обучающий пример
🧠 Обзор агрегирования Bootstrap
💡 Узнайте о плюсах и минусах "Случайных лесов".
🧡 и многое другое → https://goo.gle/3QfTbK0
в виюео рассказываеся о том, в каких случаях следует использовать случайные леса и как они делают прогнозы.
👀 Посмотрите обучающий пример
🧠 Обзор агрегирования Bootstrap
💡 Узнайте о плюсах и минусах "Случайных лесов".
🧡 и многое другое → https://goo.gle/3QfTbK0
Анонсирована MetNet-3, первая модель погоды с искусственным интеллектом, обучающаяся на основе скудных наблюдений и превосходящая лучшие оперативные системы на 24 часа вперед при высоком разрешении. Часть ее прогнозов теперь доступна в различных продуктах Google. Подробнее→ https://goo.gle/40ljd2Y
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
https://blog.tensorflow.org/2023/10/simulated-spotify-listening-experiences-reinforcement-learning-tensorflow-tf-agents.html
@tensorflowblog
@tensorflowblog
blog.tensorflow.org
Simulated Spotify Listening Experiences for Reinforcement Learning with TensorFlow and TF-Agents
Spotify shares how they use TensorFlow and Reinforcement Learning to train models offline, translating results to large scale, online performance.
https://blog.tensorflow.org/2023/11/half-precision-inference-doubles-on-device-inference-performance.html
@tensorflowblog
@tensorflowblog
blog.tensorflow.org
Half-precision Inference Doubles On-Device Inference Performance
We are pleased to announce the general availability for half-precision inference in TensorFlow Lite and XNNPack.
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google представили ASPIRE - фреймворк, который расширяет возможности предсказания больших языковых моделей, позволяя им выдавать ответ в паре с оценкой уверенности.
Узнайте, почему он превосходит современные методы на различных наборах данных QA.
https://blog.research.google/2024/01/introducing-aspire-for-selective.html
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
TimesFM is a forecasting model, pre-trained on a large time-series corpus of 100 billion real world time-points
https://blog.research.google/2024/02/a-decoder-only-foundation-model-for.html
https://blog.research.google/2024/02/a-decoder-only-foundation-model-for.html
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google объявили о выпуске
TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN)
, проверенной на практике библиотеки для построения GNN в масштабе.▪Анонс: https://blog.research.google/2024/02/graph-neural-networks-in-tensorflow.html
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/gnn/blob/master/examples/notebooks/ogbn_mag_e2e.ipynb
▪Github: https://github.com/tensorflow/gnn
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Big Data AI
🍎 PJRT упрощает интеграцию Apple silicon и ML framework.
Узнайте все о том, как Apple использует порт для ускорения моделей JAX на графических процессорах Apple silicon и AMD, и как вы можете начать работу с PJRT уже сегодня
👉 https://opensource.googleblog.com/2024/03/pjrt-plugin-to-accelerate-machine-learning.html
@bigdatai
Узнайте все о том, как Apple использует порт для ускорения моделей JAX на графических процессорах Apple silicon и AMD, и как вы можете начать работу с PJRT уже сегодня
👉 https://opensource.googleblog.com/2024/03/pjrt-plugin-to-accelerate-machine-learning.html
@bigdatai
SOTA lowbit LLM quantization INT8FP8INT4FP4NF4 sparsity leading model compression techniques on TensorFlow PyTorch and ONNX Runtime
View on Github.com
View on Github.com
GitHub
GitHub - intel/neural-compressor: SOTA low-bit LLM quantization (INT8/FP8/INT4/FP4/NF4) & sparsity; leading model compression techniques…
SOTA low-bit LLM quantization (INT8/FP8/INT4/FP4/NF4) & sparsity; leading model compression techniques on TensorFlow, PyTorch, and ONNX Runtime - intel/neural-compressor
⚡️ AutoBNN: Probabilistic time series forecasting with compositional bayesian neural networks
Autobahn сочетает интерпретируемость традиционных вероятностных подходов с масштабируемостью и гибкостью нейронных сетей для построения сложных моделей прогнозирования временных рядов с использованием сложных данных.
Узнайте больше и попробуйте готовый код → https://blog.research.google/2024/03/autobnn-probabilistic-time-series.html
@tensorflowblog
Autobahn сочетает интерпретируемость традиционных вероятностных подходов с масштабируемостью и гибкостью нейронных сетей для построения сложных моделей прогнозирования временных рядов с использованием сложных данных.
Узнайте больше и попробуйте готовый код → https://blog.research.google/2024/03/autobnn-probabilistic-time-series.html
@tensorflowblog