Início Deep+Learning no InfoQ Brasil
Notícias
Feed RSS-
Algoritmos genéticos oferecem melhor solução para otimização de redes neurais
Os pesquisadores da Amazon Alexa Science publicaram um artigo fornecendo uma base teórica para a otimização de redes neurais. Embora mostre que, encontrar uma solução perfeita é computacionalmente intratável, o artigo fornece uma formulação, o Problema de Pesquisa de Arquitetura Aproximada, que pode ser resolvido com algoritmos genéticos.
-
Machine Learning em dispositivos móveis e IoT com o TensorFlow Lite: Daniel Situnayake na QCon SF
Na QConSF, Daniel Situnayake apresentou "Machine learning on mobile and edge devices with TensorFlow Lite". O TensorFlow Lite é um framework cross-platform, pronto para ser usado em produção para implantar aprendizado de máquina em dispositivos móveis e sistemas embarcados, e foi o tópico da apresentação.
-
SINGA: projeto de deep learning é graduado Top-Level na Apache
A Apache Software Foundation (ASF) recentemente anunciou que o SINGA, um framework para deep learning distribuído, foi graduado como projeto top-level (TLP), o que significa que o projeto alcançou maturidade e estabilidade. O SINGA já foi adotado por empresas em diversos setores, incluindo na área bancária e de saúde.
-
Nova técnica acelera o Deep Learning com TensorFlow em 2x
Pesquisadores da Universidade Estadual da Carolina do Norte apresentaram recentemente um artigo na Conferência Internacional de Supercomputação (ICS) sobre a nova técnica, "deep reuse" (DR), que pode acelerar o tempo para redes neurais deep learning em execução no TensorFlow em até 2x, sem quase perder a precisão.
-
Facebook abre código do DLRM, seu modelo de recomendações com deep learning
A Facebook AI Research abriu o código do modelo de recomendações com deep learning, o DLRM, que oferece precisão de estado da arte e versões para PyTorch e Caffe2.
-
MIT abre código do ATMSeer, para visualização de processos de AutoML
Uma equipe de pesquisadores de centros de pesquisa do MIT, Universidade de Hong Kong, e Universidade de Zhejiang abriu o código do ATMSeer, uma ferramenta para visualização e controle de processos automatizados de aprendizado de máquina.
-
TensorFlow Graphics: deep learning não supervisionado para o modelo de visão computacional
Durante a apresentação no Google I/O 2019, a Google anunciou o TensorFlow Graphics, uma biblioteca para criação de redes profundas neurais para realizar o aprendizado não supervisionado em visão computacional com renderização em 3D.
-
Face-api.js: reconhecimento facial em JavaScript
Face-api.js é uma API JavaScript para detecção e reconhecimento facial no browser implementado sobre a API principal do tensorflow.js. O Face-api.js implementa uma série de redes neurais convolucionais (CNNs), otimizada para a web e dispositivos móveis.
-
Detecção de objetos com Detectron do Facebook
As recentes versões lançadas pelo Facebook e Google implementam algoritmos de aprendizagem profunda para trabalhar com o desafiador problema que as máquinas possuem em detectar objetos.
-
Pipelines modernos de Big Data com Kubernetes
Tecnologias de gerenciamento de containers, como o Kubernetes, permitem implementar pipelines modernos de Big Data. Eliran Bivas, arquiteto sênior de Big Data na Iguazio, falou, em Dezembro de 2017, na Conferência KubeCon + CloudNativeCon North America 2017 sobre pipelines de Big Data e como o Kubernetes pode ajudar a desenvolvê-los.
-
Os detalhes do TensorFlow Serving 1.0 no Google I/O
Noah Fiedel, engenheiro sênior do Google, detalhou o novo modelo de programação da TensorFlow Serving em sua versão 1.0 no Google I/O. Na apresentação, foram abordados assuntos como os desafios comuns quanto a portabilidade, disponibilidade e melhorias na reprodutibilidade.
-
Teachable Machine: Ensine uma máquina usando sua câmera em seu navegador
Teachable Machine é uma aplicação de navegador onde é possível treinar uma webcam para reconhecer objetos ou expressões. Na demonstração, é possível utilizar a webcam como entrada para reconhecer três diferentes classes de objetos ou expressões. Com base na imagem capturada pela câmera, o site mostra gifs diferentes, reproduz sons pré-gravados ou reproduz o discurso.
-
Entrevista com a Movidius, criadora do Neural Compute Stick
A Movidius lançou o Neural Compute Stick: um kit de desenvolvimento USB que roda um sistema de redes neurais embarcado. Com este dispositivo, os usuários podem rodar uma rede neural e modelos de visão computacional em dispositivos com menor capacidade computacional. O InfoQ entrou em contato com Gary Brown, diretor de marketing da Movidius, e lhe fez algumas perguntas.
-
Google anuncia o Tensorflow Lite: biblioteca de redes neurais para smartphones
Dave Burke, Diretor de engenharia no Google, anunciou uma nova versão do Tensorflow que permite o desenvolvimento de aplicativos para smartphones com uso de inteligência artificial.
-
Lançado a versão 1.0 do TensorFlow
O Google anunciou recentemente a versão 1.0 do TensorFlow. Já está disponível a versão estável para a API em Python, e as APIs para Java e Go estão em fase experimental. Também foi disponibilizado o XLA que aumenta o desempenho dos modelos de redes neurais e a integração com o Keras.