Новости и статьи о методах машинного обучения, учебные материалы по разработке своих моделей
Learn2Compress является одной из ключевых технологий нового SDK для внедрения нейросетей в мобильные приложения ML Kit. Она обещает автоматическое эффективное сжатие и оптимизацию работы мобильных моделей машинного обучения без потерь в точности.
Ученики техасской школы вместе с учительницей создали около 1600 новых вкусов для мороженого с помощью модуля генерации текстов textgenrn. Среди них — «Шоколадный грех», «Печенье и красный горячий любовник и «Орех техасского мальчика».
Для создания построек, транспортных средств и других объектов World Draw использует нейронные сети. Нарисованные объекты превращаются в 3D-модели из каталога Google Poly.
ML Kit представлен на конференции для разработчиков Google I/O 2018. Важной особенностью является возможность работы заранее обученных нейросетей как онлайн, так и офлайн.
Новая разработка не использует карты для передвижения по дорогам: она задействует GPS и лидары. MapLite работает как для кривых дорог, так и для дорог с препятствиями c дальностью в 30 метров.
Публичная бета-версия грядущего мажорного обновления ОС Android представлена на конференции Google I/O 2018. Среди крупных нововведений Android P: глубокая интеграция технологий машинного обучения в систему и переработанный интерфейс с поддержкой жестов.
Изначально проект разрабатывался в подразделении Microsoft Research и использовался в таких продуктах Microsoft, как Windows, Bing и Azure.
Kubeflow, по мнению разработчиков, способен облегчить пользователям работу с системами машинного обучения на кластерах Kubernetes. Проект использует возможности JupiterHub и TensorFlow.
