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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Android Things: suporte ao aprendizado de máquinas e visão computacional
A versão Developer Preview 2 (DP2) do Android Things lançada recentemente facilita o uso do TensorFlow para aprendizado de máquinas e visão computacional nos dispositivos IoT.
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TensorFlow: Ferramenta de aprendizado de máquina de código aberto da Google
O TensowFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina criada pelos pesquisadores da Brain Team da Google e agora está com código aberto sob a licença Apache 2.0. O TensorFlow é detalhado no whitepaper TensorFlow: Aprendizado de Máquina em Larga Escala em Sistemas Distribuídos Heterogêneos.