TensorFlow

Table Tennis: A Research Platform for Agile Robotics http://ai.googleblog.com/2022/10/table-tennis-research-platform-for.html @tensorflowblog

На курсе «Инженер данных» Яндекс Практикума вы научитесь самостоятельно готовить данные к анализу. → Курс поможет повысить свою ценность на рынке труда или перейти на должность инженера данных. Выпускники смогут работать с полным циклом обработки данных и пайплайнами. На курсе мы научим: ◾️ использовать инструменты: оркестраторы, контейнеры и не только; ◾️ работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами; ◾️ создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake. Что будет на учёбе: — Обучение на реальных рабочих задачах и командных проектах. — Код-ревью и персональные советы от действующих инженеров данных. — Вебинары и продакшн-опыт от экспертов в инженерии данных. — Кураторы, команда поддержки и дедлайны, которые не дадут прокрастинировать. — Карьерные консультации, резюме, сопроводительное письмо, портфолио, пробное интервью, практика по нетворкингу с работодателями — для тех, кто хочет сменить работу. → Спроектируйте свой первый процесс обработки данных с помощью Python — это бесплатно.

UL2 20B: An Open Source Unified Language Learner http://ai.googleblog.com/2022/10/ul2-20b-open-source-unified-language.html @tensorflowblog

https://blog.tensorflow.org/2022/10/how-startups-can-benefit-from-tfx.html @tensorflowblog

Crossmodal-3600 — Multilingual Reference Captions for Geographically Diverse Images http://ai.googleblog.com/2022/10/crossmodal-3600-multilingual-reference.html @tensorflowblog

А вы помните: - чем между отличаются BCE, CrossEntropy, logloss и Focal Loss; - кто такой Brier Score; - когда в задаче классификации может сработать MSE; - что можно сделать с функцией потерь при дисбалансе классов; - да, в прошлом пункте нет интриги, можно взвесить классы — но что если в минорном классе есть простые примеры, которые сеть учит легко и быстро, а в мажорном сложные? В чем тут может быть проблема и как ее решить? Если забыли, но хотите освежить в памяти, то прочитайте этот пост из канала DeepSchool. В этом канале сжато, понятно и с картинками напоминают теорию, делятся советами по обучению сетей и рассказывают про полезные библиотеки и фреймворки. Подписывайтесь, чтобы развиваться в ML и DL вместе!

https://blog.tensorflow.org/2022/10/circularnet-reducing-waste-with-machine.html @tensorflowblog

https://blog.tensorflow.org/2022/09/bridging-communities-tensorflow-federated-tff-and-openmined.html @tensorflowblog

TensorStore for High-Performance, Scalable Array Storage http://ai.googleblog.com/2022/09/tensorstore-for-high-performance.html @tensorflowblog

View Synthesis with Transformers http://ai.googleblog.com/2022/09/view-synthesis-with-transformers.html @tensorflowblog

FindIt: Generalized Object Localization with Natural Language Queries http://ai.googleblog.com/2022/09/findit-generalized-object-localization.html @tensorflowblog

https://blog.tensorflow.org/2022/09/optimizing-tf-xla-and-jax-for-llm-training-on-nvidia-gpus.html @tensorflowblog

Google at Interspeech 2022 http://ai.googleblog.com/2022/09/google-at-interspeech-2022.html @tensorflowblog

Robust Online Allocation with Dual Mirror Descent http://ai.googleblog.com/2022/09/robust-online-allocation-with-dual.html @tensorflowblog

PaLI: Scaling Language-Image Learning in 100+ Languages http://ai.googleblog.com/2022/09/pali-scaling-language-image-learning-in.html @tensorflowblog

LOLNeRF: Learn from One Look http://ai.googleblog.com/2022/09/lolnerf-learn-from-one-look.html @tensorflowblog

https://blog.tensorflow.org/2022/09/september-machine-learning-updates.html @tensorflowblog

Learning to Walk in the Wild from Terrain Semantics http://ai.googleblog.com/2022/09/learning-to-walk-in-wild-from-terrain.html @tensorflowblog

A Multi-Axis Approach for Vision Transformer and MLP Models http://ai.googleblog.com/2022/09/a-multi-axis-approach-for-vision.html @tensorflowblog

https://blog.tensorflow.org/2022/09/content-moderation-using-machine-learning-the-server-side-part.html @tensorflowblog