TensorFlow Model Optimization Toolkit — Collaborative Optimization API
https://blog.tensorflow.org/2021/10/Collaborative-Optimizations.html
@tensorflowblog
https://blog.tensorflow.org/2021/10/Collaborative-Optimizations.html
@tensorflowblog
blog.tensorflow.org
TensorFlow Model Optimization Toolkit — Collaborative Optimization API
With collaborative optimization, the TensorFlow Model Optimization Toolkit can combine multiple techniques, like clustering, pruning and quantization.
How DermAssist uses TensorFlow.js for on-device image quality checks
https://blog.tensorflow.org/2021/10/how-DermAssist-uses-TensorFlowJS.html
https://blog.tensorflow.org/2021/10/how-DermAssist-uses-TensorFlowJS.html
blog.tensorflow.org
How DermAssist uses TensorFlow.js for on-device image quality checks
Learn how the Google Health team used a TensorFlow.js model on-device to pre-filter images before sending them to the backend for further processing.
GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification
https://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html
@tensorflowblog
https://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained.html
@tensorflowblog
research.google
GoEmotions: A Dataset for Fine-Grained Emotion Classification
Posted by Dana Alon and Jeongwoo Ko, Software Engineers, Google Research Emotions are a key aspect of social interactions, influencing the way peop...
Enhanced Sleep Sensing in Nest Hub
https://ai.googleblog.com/2021/11/enhanced-sleep-sensing-in-nest-hub.html
@tensorflowblog
https://ai.googleblog.com/2021/11/enhanced-sleep-sensing-in-nest-hub.html
@tensorflowblog
research.google
Enhanced Sleep Sensing in Nest Hub
Posted by Michael Dixon, Software Engineer and Reena Singhal Lee, Product Manager, Google Health Earlier this year, we launched Contactless Sleep S...
Model Ensembles Are Faster Than You Think
https://ai.googleblog.com/2021/11/model-ensembles-are-faster-than-you.html
@tensorflowblog
https://ai.googleblog.com/2021/11/model-ensembles-are-faster-than-you.html
@tensorflowblog
research.google
Model Ensembles Are Faster Than You Think
Posted by Xiaofang Wang, Intern and Yair Alon (prev. Movshovitz-Attias), Software Engineer, Google Research When building a deep model for a new ma...
Making Better Future Predictions by Watching Unlabeled Videos
https://ai.googleblog.com/2021/11/making-better-future-predictions-by.html
@tensorflowblog
https://ai.googleblog.com/2021/11/making-better-future-predictions-by.html
@tensorflowblog
research.google
Making Better Future Predictions by Watching Unlabeled Videos
Posted by Dave Epstein, Student Researcher and Chen Sun, Staff Research Scientist, Google Research Machine learning (ML) agents are increasingly de...
An Open Source Vibrotactile Haptics Platform for On-Body Applications.
https://ai.googleblog.com/2021/11/an-open-source-vibrotactile-haptics.html
@tensorflowblog
https://ai.googleblog.com/2021/11/an-open-source-vibrotactile-haptics.html
@tensorflowblog
research.google
An Open Source Vibrotactile Haptics Platform for On-Body Applications
Posted by Artem Dementyev, Hardware Engineer, Google Research Most wearable smart devices and mobile phones have the means to communicate with the ...
MetNet-2: Deep Learning for 12-Hour Precipitation Forecasting
https://ai.googleblog.com/2021/11/metnet-2-deep-learning-for-12-hour.html
@tensorflowblog
https://ai.googleblog.com/2021/11/metnet-2-deep-learning-for-12-hour.html
@tensorflowblog
research.google
MetNet-2: Deep Learning for 12-Hour Precipitation Forecasting
Posted by Nal Kalchbrenner and Lasse Espeholt, Google Research Deep learning has successfully been applied to a wide range of important challenges,...
Decisiveness in Imitation Learning for Robots
https://ai.googleblog.com/2021/11/decisiveness-in-imitation-learning-for.html
@tensorflowblog
https://ai.googleblog.com/2021/11/decisiveness-in-imitation-learning-for.html
@tensorflowblog
blog.research.google
Decisiveness in Imitation Learning for Robots
📱 Best it channels in telegram
https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data - largest ml channel
https://t.iss.one/pythonl - python
https://t.iss.one/ArtificialIntelligencedl - ai
https://t.iss.one/pythonlbooks - python books
https://t.iss.one/javascriptv - javascript channel
https://t.iss.one/Golang_google - Go channel
https://t.iss.one/neural - neural nets
https://t.iss.one/hashdev - web development
https://t.iss.one/htmlcssjavas - web
https://t.iss.one/hr_itwork - jobs
https://t.iss.one/programming_books_it - it books
https://t.iss.one/tensorflowblog - tensorflow
https://t.iss.one/Django_pythonl- django
https://t.iss.one/linux_kal - kali linux
https://t.iss.one/machinee_learning - ml chat
https://t.iss.one/linuxkalii - linux chat
https://t.iss.one/pro_python_code - learn python
https://t.iss.one/machinelearning_ru - ml ru
https://t.iss.one/python_testit - python tests
https://t.iss.one/csharp_ci- c#
https://t.iss.one/Machinelearningtest - machine learning tests
https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data - largest ml channel
https://t.iss.one/pythonl - python
https://t.iss.one/ArtificialIntelligencedl - ai
https://t.iss.one/pythonlbooks - python books
https://t.iss.one/javascriptv - javascript channel
https://t.iss.one/Golang_google - Go channel
https://t.iss.one/neural - neural nets
https://t.iss.one/hashdev - web development
https://t.iss.one/htmlcssjavas - web
https://t.iss.one/hr_itwork - jobs
https://t.iss.one/programming_books_it - it books
https://t.iss.one/tensorflowblog - tensorflow
https://t.iss.one/Django_pythonl- django
https://t.iss.one/linux_kal - kali linux
https://t.iss.one/machinee_learning - ml chat
https://t.iss.one/linuxkalii - linux chat
https://t.iss.one/pro_python_code - learn python
https://t.iss.one/machinelearning_ru - ml ru
https://t.iss.one/python_testit - python tests
https://t.iss.one/csharp_ci- c#
https://t.iss.one/Machinelearningtest - machine learning tests
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Predicting Text Selections with Federated Learning
https://ai.googleblog.com/2021/11/predicting-text-selections-with.html
@tensorflowblog
https://ai.googleblog.com/2021/11/predicting-text-selections-with.html
@tensorflowblog
research.google
Predicting Text Selections with Federated Learning
Posted by Florian Hartmann, Software Engineer, Google Research Smart Text Selection, launched in 2017 as part of Android O, is one of Android’s mos...
Intel организовал чемпионат по обработке и анализу данных. Главный приз – 1 000 000 рублей!
c 1 по 17 декабря в рамках чемпионата вам предлагается обучить нейросети с помощью инструментов для анализа информации Intel oneAPI.
Автор задачи СберМаркет - один из крупнейших онлайн-сервисов доставки продуктов. Вам предстоит - построить модель, которая предскажет, какие покупки совершит пользователь в следующем месяце. Исторические данные включают в себя информацию о покупках пользователей за последние 4 месяца.
Для того чтобы принять участие нужно зарегистрироваться, скачать предложенные датасеты и получить условия задачи Участники соревнований получат доступ к набору программных инструментов для ускорения машинного обучения и анализа данных Intel® oneAPI на облачной платформе ML Space. Затем нужно обучить модель и готовую версию загрузить обратно на платформу для проверки. Победителем станет тот, кто наиболее точно предскажет категории товаров и получит приз – 1 000 000 рублей.
Все подробности по ссылке
#INTEL #SBERMARKET
c 1 по 17 декабря в рамках чемпионата вам предлагается обучить нейросети с помощью инструментов для анализа информации Intel oneAPI.
Автор задачи СберМаркет - один из крупнейших онлайн-сервисов доставки продуктов. Вам предстоит - построить модель, которая предскажет, какие покупки совершит пользователь в следующем месяце. Исторические данные включают в себя информацию о покупках пользователей за последние 4 месяца.
Для того чтобы принять участие нужно зарегистрироваться, скачать предложенные датасеты и получить условия задачи Участники соревнований получат доступ к набору программных инструментов для ускорения машинного обучения и анализа данных Intel® oneAPI на облачной платформе ML Space. Затем нужно обучить модель и готовую версию загрузить обратно на платформу для проверки. Победителем станет тот, кто наиболее точно предскажет категории товаров и получит приз – 1 000 000 рублей.
Все подробности по ссылке
#INTEL #SBERMARKET