微軟買下用拖曳就建立深度學習模型的Lobe

Lobe可以快速訓練出影像辨識或聲音辨識的ML模型,模型完成訓練後可直接輸出至TensorFlow或CoreML,在App中使用

2018-09-15

Nvidia發表超大規模推論平臺,瞄準大規模AI推論應用需求

這套Nvidia超大規模推論平臺(Tensorrt Hyperscale Inference Platform),包括了Tesla T4 GPU,以及兩款TensorRT 5以及TensorRT推論伺服器產品,要讓企業快速建立自己的推論系統

2018-09-14

LinkedIn開源TonY,讓Hadoop原生支援TensorFlow

TonY重要的特色之一便是容錯,當Worker錯誤、或是ApplicationMaster失去回應等情況,TonY將會重新啟動應用程式,並恢復到之前的檢查點繼續訓練工作。

2018-09-14

Google釋出無程式碼機器學習模型分析工具What-If Tool

機器學習的模型訓練完成後,需要經過反覆的探索調校,What-If Tool不需撰寫任何程式碼,就能探索機器學習模型,讓非開發人員眼能參與模型調校工作。

2018-09-12

TensorFlow釋出資料驗證函式庫TFDV,進行大規模資料分析與驗證

TensorFlow資料驗證(TensorFlow Data Validation,TFDV)是一個用來探索與驗證機器學習資料的函式庫,特別設計成高度可擴展,且能與TensorFlow和TensorFlow Extended(TFX)共同良好運作。

2018-09-11

Google開源基於TensorFlow的增強學習框架Dopamine

Dopamine是用於快速設計增強學習演算法雛形的研究框架,能滿足開發小型且易於理解程式碼專案的需求,供研究人員進行推測研究測試新想法。

2018-08-29

TensorFlow 2.0將捨棄部分API,預計下半年登場

TensorFlow受限於語意版本控制的規範,在TensorFlow 2.0發布將會帶來一些較大的改變,屆時將會提供搬遷工具,協助開發者升級專案。

2018-08-15

機器學習函式庫TensorFlow 1.9正式支援樹莓派

Google在與樹莓派基金會合作,讓機器學習函式庫TensorFlow也能在樹莓派上執行,除了提供開發者開發創新應用的利器外,也讓更多面向的人更容易的接觸機器學習技術。

2018-08-07

AI趨勢周報第45期:Nvidia新AI系統,能將常速影片轉換為流暢清晰的慢動作影片

想用慢動作模式錄下寶貴的每一刻,但又擔心手機儲存容量不夠嗎?Nvidia研究員最近展示一項基於深度學習的系統,能將30fps的常速影片轉換為清晰流暢的240fps甚至是480fps的慢動作影片,成為影片後製的好幫手。

2018-06-22

推特將內部機器學習平臺Deepbird底層框架從Lua Torch轉至TensorFlow

由於Torch社群慢慢把專案重心從Lua轉移到了Python,並開始降低對Lua Torch的支援,推特不得不另尋解決方案,最後決定跳槽TensorFlow。

2018-06-18

AI趨勢周報第34期:TensorFlow 1.7版上線,整合Nvidia的TensorRT、新增除錯儀表板功能

TensorFlow 1.7版正式上線,不但與Nvidia的TensorRT整合、提高GPU執行TensorFlow模型的速度,還新增除錯儀表板功能,讓使用者可以暫停執行特定節點或特定步驟的工作來觀察模型的狀態。

2018-04-05

Google發表TensorFlow.js,幫開發者將機器學習帶上瀏覽器

Google表示,在瀏覽器中執行機器學習,這意味著不需要安裝任何函式庫和驅動程式,只要打開網頁程式便開始執行。

2018-04-02