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苹果发布Core ML 2

作者 Roland Meertens 关注 6 他的粉丝 ,译者 无明 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年6月12日 1

在WWDC大会上,苹果发布了Core ML 2:iOS设备的新版机器学习SDK。新版本Core ML 2将带来30%的推理速度提升。Core ML SDK的一个重要新功能是Create ML。开发者可以在Mac上使用Swift创建和训练自定义机器学习模型。

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Tensorflow实现在浏览器的深度学习

作者 Alexis Perrier 关注 1 他的粉丝 ,译者 刘嘉洋 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年4月27日

在最近的TensorFlow Dev Summit 2018大会上,Google宣布发布Tensorflow.js,这是用Javascript实现的开源深度学习框架Tensorflow。Tensorflow.js可以实现在浏览器中直接训练模型,通过使用WebGL JavaScript API获得更快的计算速度。

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在Docker Compose上使用GPU运行TensorFlow

作者 Beining 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年4月11日

Deep Systems将在Docker Compose上使用GPU运行TensorFlow的经验进行了分享。

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Booking.com是如何将Kubernetes用于机器学习的

作者 Manuel Pais 关注 10 他的粉丝 ,译者 盖磊 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年4月4日

在今年的QCon伦敦大会上,Sahil Dua介绍了Booking.com是如何使用Kubernetes实现机器学习模型的扩展,为客户推荐目的地和住处。他重点展示了Kubernetes是如何通过容器的弹性和避免资源饥饿特性,帮助企业运行计算和数据密集的、难以并行处理的机器学习模型。

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Facebook开源用于目标检测的深度学习库Detectron

作者 Alexis Perrier 关注 1 他的粉丝 ,译者 郝毅 关注 0 他的粉丝   发布于  2018年3月26日

本文介绍了两种用于目标检测的深度学习库,并对目前主流的目标检测算法进行了分析。

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2018年机器学习和人工智能的两场盛会

作者 Wesley Reisz 关注 17 他的粉丝 ,译者 孙浩 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年2月2日

IEEE2018年十大热门技术趋势多数围绕着人工智能和机器学习这两个话题进行, 为了深入了解深度学习及AI和ML,InfoQ将主办两场软件会议,第12届QCon伦敦大会(3月5日至7日)将在Westminster召开。QCon.ai大会(4月10日至11日)将在San Francisco湾区举行。其主题包括特征深度学习、自动驾驶汽车架构等的创新进展以及机器学习模型的特征提取等。大会主题覆盖范围广,大咖云集,欢迎参加。

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Kubecon 2017大会Google高级产品经理David Aronchick访谈:机器学习和Kubernetes

作者 Rags Srinivas 关注 10 他的粉丝 ,译者 陈亮芬 关注 1 他的粉丝   发布于  2018年2月1日

在德克萨斯州奥斯汀市举办的Kubecon大会已于近日闭幕,会议吸引了超过4000名工程师,Kubernetes成为了大会最热门的主题。由于工作负载的本质和训练算法中典型繁重计算的需求,机器学习话题和它与Kubernetes的协同作用在许多会议上都讨论过。

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基于Kubernetes构建现代大数据管道

作者 Srini Penchikala 关注 34 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 23 他的粉丝   发布于  2018年1月12日

容器技术(如Kubernetes)为现代数据管道的实现带来了可能性。来自lguazio的大数据架构师Eliran Bivas在最近举行的北美KubeCon+CloudNativeCon 2017大会上做了演讲,谈论了大数据管道以及Kubernetes将如何帮助构建现代大数据管道。

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使用TensorFlow和Kubernetes构建GPU加速工作流

作者 Srini Penchikala 关注 34 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 23 他的粉丝   发布于  2018年1月11日

Daniel Whitenack在最近举行的北美2017 KubeCon+CloudNativeCon大会上分享了如何使用TensorFlow和Kubernetes进行基于GPU的深度学习。

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奇虎360正式开源其深度学习调度平台,支持TensorFlow、MXNet等框架

作者 李远策 关注 1 他的粉丝 发布于  2017年12月7日

奇虎360今日宣布开源深度学习调度平台XLearning,项目开源地址:https://github.com/Qihoo360/XLearning。 XLearning由360系统部大数据团队与人工智能研究院联合开发,基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost等常用深度学习框架的集成。平台上线运行近一年时间,经多次版本迭代更新,为各类深度学习框架的使用者提供了统一、稳定的作业提交平台,实现了资源共享,极大的提高了资源利用率,并且具有良好的扩展性和兼容性,在公司搜索、人工智能研究院、商业化、数据中心等业务部门得到广泛使用。

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TensorFlow Lite支持设备内置会话建模

作者 Srini Penchikala 关注 34 他的粉丝 ,译者 张健欣 关注 1 他的粉丝   发布于  2017年12月7日

TensorFlow Lite是开源深度学习框架TensorFlow的轻量级方案,支持设备内置的会话建模来将智能会话功能以插件形式嵌入聊天应用。TensorFlow团队最近发布了开发者预览版本的TensorFlow Lite,可以在移动设备和嵌入式设备中使用。

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TensorFlow Serving 1.0的技术细节在Google I/O大会上公布

作者 Dylan Raithel 关注 9 他的粉丝 ,译者 盖磊 关注 2 他的粉丝   发布于  2017年9月22日

来自Google的Noah Fiedel在他的演讲中,详细地介绍了TensorFlow Serving稳定版本1.0版的新编程模型。演讲内容涉及改进可移植性、服务能力和可重生性中所面对的主要挑战。

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Google发布Tensor2Tensor for TensorFlow

作者 Dylan Raithel 关注 9 他的粉丝 ,译者 薛命灯 关注 23 他的粉丝   发布于  2017年8月14日

Google Brain团队开源了Tensor2Tensor,为基于TensorFlow的深度学习应用提供了一系列工具,用于模块化TensorFlow的工作流组件,创建可移植、可重复的环境。

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Tensorflow 1.3版本更新概览

作者 Roland Meertens 关注 6 他的粉丝 ,译者 王强 关注 1 他的粉丝   发布于  2017年8月3日

距离Tensorflow的1.2.1版本发布才过去一个月,但新发布的1.3版本已经包含了诸多更新。开发者可以在Tensorflow的Github页找到完整的发布报告。本文则会概述开发者在升级到1.3版本之前和之后应知晓的最重要变化。

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谷歌发布第二代TPU,并提供了免费试用方案

作者 Dylan Raithel 关注 9 他的粉丝 ,译者 谢丽 关注 9 他的粉丝   发布于  2017年6月27日

在谷歌I/O大会上,谷歌推出了第二代TPU,而他们发布的照片引发了人们对新架构的许多猜测。GCP提供了面向研究人员的免费试用方案以及一个Alpha版申请流程,用户可以免费访问一个包含1000个TPU的集群。

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