MetNet-2: Deep Learning for 12-Hour Precipitation Forecasting
http://ai.googleblog.com/2021/11/metnet-2-deep-learning-for-12-hour.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/11/metnet-2-deep-learning-for-12-hour.html
@tensorflowblog
research.google
MetNet-2: Deep Learning for 12-Hour Precipitation Forecasting
Posted by Nal Kalchbrenner and Lasse Espeholt, Google Research Deep learning has successfully been applied to a wide range of important challenges,...
Decisiveness in Imitation Learning for Robots
http://ai.googleblog.com/2021/11/decisiveness-in-imitation-learning-for.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/11/decisiveness-in-imitation-learning-for.html
@tensorflowblog
blog.research.google
Decisiveness in Imitation Learning for Robots
📱 Best it channels in telegram
https://t.me/ai_machinelearning_big_data - largest ml channel
https://t.me/pythonl - python
https://t.me/ArtificialIntelligencedl - ai
https://t.me/pythonlbooks - python books
https://t.me/javascriptv - javascript channel
https://t.me/Golang_google - Go channel
https://t.me/neural - neural nets
https://t.me/hashdev - web development
https://t.me/htmlcssjavas - web
https://t.me/hr_itwork - jobs
https://t.me/programming_books_it - it books
https://t.me/tensorflowblog - tensorflow
https://t.me/Django_pythonl- django
https://t.me/linux_kal - kali linux
https://t.me/machinee_learning - ml chat
https://t.me/linuxkalii - linux chat
https://t.me/pro_python_code - learn python
https://t.me/machinelearning_ru - ml ru
https://t.me/python_testit - python tests
https://t.me/csharp_ci- c#
https://t.me/Machinelearningtest - machine learning tests
https://t.me/ai_machinelearning_big_data - largest ml channel
https://t.me/pythonl - python
https://t.me/ArtificialIntelligencedl - ai
https://t.me/pythonlbooks - python books
https://t.me/javascriptv - javascript channel
https://t.me/Golang_google - Go channel
https://t.me/neural - neural nets
https://t.me/hashdev - web development
https://t.me/htmlcssjavas - web
https://t.me/hr_itwork - jobs
https://t.me/programming_books_it - it books
https://t.me/tensorflowblog - tensorflow
https://t.me/Django_pythonl- django
https://t.me/linux_kal - kali linux
https://t.me/machinee_learning - ml chat
https://t.me/linuxkalii - linux chat
https://t.me/pro_python_code - learn python
https://t.me/machinelearning_ru - ml ru
https://t.me/python_testit - python tests
https://t.me/csharp_ci- c#
https://t.me/Machinelearningtest - machine learning tests
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Predicting Text Selections with Federated Learning
http://ai.googleblog.com/2021/11/predicting-text-selections-with.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/11/predicting-text-selections-with.html
@tensorflowblog
research.google
Predicting Text Selections with Federated Learning
Posted by Florian Hartmann, Software Engineer, Google Research Smart Text Selection, launched in 2017 as part of Android O, is one of Android’s mos...
Intel организовал чемпионат по обработке и анализу данных. Главный приз – 1 000 000 рублей!
c 1 по 17 декабря в рамках чемпионата вам предлагается обучить нейросети с помощью инструментов для анализа информации Intel oneAPI.
Автор задачи СберМаркет - один из крупнейших онлайн-сервисов доставки продуктов. Вам предстоит - построить модель, которая предскажет, какие покупки совершит пользователь в следующем месяце. Исторические данные включают в себя информацию о покупках пользователей за последние 4 месяца.
Для того чтобы принять участие нужно зарегистрироваться, скачать предложенные датасеты и получить условия задачи Участники соревнований получат доступ к набору программных инструментов для ускорения машинного обучения и анализа данных Intel® oneAPI на облачной платформе ML Space. Затем нужно обучить модель и готовую версию загрузить обратно на платформу для проверки. Победителем станет тот, кто наиболее точно предскажет категории товаров и получит приз – 1 000 000 рублей.
Все подробности по ссылке
#INTEL #SBERMARKET
c 1 по 17 декабря в рамках чемпионата вам предлагается обучить нейросети с помощью инструментов для анализа информации Intel oneAPI.
Автор задачи СберМаркет - один из крупнейших онлайн-сервисов доставки продуктов. Вам предстоит - построить модель, которая предскажет, какие покупки совершит пользователь в следующем месяце. Исторические данные включают в себя информацию о покупках пользователей за последние 4 месяца.
Для того чтобы принять участие нужно зарегистрироваться, скачать предложенные датасеты и получить условия задачи Участники соревнований получат доступ к набору программных инструментов для ускорения машинного обучения и анализа данных Intel® oneAPI на облачной платформе ML Space. Затем нужно обучить модель и готовую версию загрузить обратно на платформу для проверки. Победителем станет тот, кто наиболее точно предскажет категории товаров и получит приз – 1 000 000 рублей.
Все подробности по ссылке
#INTEL #SBERMARKET
Continuous Adaptation for Machine Learning System to Data Changes
https://blog.tensorflow.org/2021/12/continuous-adaptation-for-machine.html
https://blog.tensorflow.org/2021/12/continuous-adaptation-for-machine.html
blog.tensorflow.org
Continuous Adaptation for Machine Learning System to Data Changes
Learn how ML models can continuously adapt as the world changes, avoid issues, and take advantage of new realities in this guest blog post.
Improving Vision Transformer Efficiency and Accuracy by Learning to Tokenize
http://ai.googleblog.com/2021/12/improving-vision-transformer-efficiency.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/12/improving-vision-transformer-efficiency.html
@tensorflowblog
research.google
Improving Vision Transformer Efficiency and Accuracy by Learning to Tokenize
Posted by Michael Ryoo, Research Scientist, Robotics at Google and Anurag Arnab, Research Scientist, Google Research Transformer models consistentl...
General and Scalable Parallelization for Neural Networks
http://ai.googleblog.com/2021/12/general-and-scalable-parallelization.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/12/general-and-scalable-parallelization.html
@tensorflowblog
research.google
General and Scalable Parallelization for Neural Networks
Posted by Yuanzhong Xu and Yanping Huang, Software Engineers; Google Research, Brain Team Scaling neural networks, whether it be the amount of trai...
More Efficient In-Context Learning with GLaM
http://ai.googleblog.com/2021/12/more-efficient-in-context-learning-with.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/12/more-efficient-in-context-learning-with.html
@tensorflowblog
research.google
More Efficient In-Context Learning with GLaM
Posted by Andrew M Dai and Nan Du, Research Scientists, Google Research, Brain Team Large language models (e.g., GPT-3) have many significant capab...
A Fast WordPiece Tokenization System
http://ai.googleblog.com/2021/12/a-fast-wordpiece-tokenization-system.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/12/a-fast-wordpiece-tokenization-system.html
@tensorflowblog
research.google
A Fast WordPiece Tokenization System
Posted by Xinying Song, Staff Software Engineer and Denny Zhou, Senior Staff Research Scientist, Google Research Tokenization is a fundamental pre-...
Interpretable Deep Learning for Time Series Forecasting
http://ai.googleblog.com/2021/12/interpretable-deep-learning-for-time.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/12/interpretable-deep-learning-for-time.html
@tensorflowblog
blog.research.google
Interpretable Deep Learning for Time Series Forecasting
Training Machine Learning Models More Efficiently with Dataset Distillation
http://ai.googleblog.com/2021/12/training-machine-learning-models-more.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/12/training-machine-learning-models-more.html
@tensorflowblog
research.google
Training Machine Learning Models More Efficiently with Dataset Distillation
Posted by Timothy Nguyen1, Research Engineer and Jaehoon Lee, Senior Research Scientist, Google Research For a machine learning (ML) algorithm to b...
A Scalable Approach for Partially Local Federated Learning
http://ai.googleblog.com/2021/12/a-scalable-approach-for-partially-local.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2021/12/a-scalable-approach-for-partially-local.html
@tensorflowblog
Googleblog
A Scalable Approach for Partially Local Federated Learning
Google Research: Themes from 2021 and Beyond
http://ai.googleblog.com/2022/01/google-research-themes-from-2021-and.html
@tensorflowblog
http://ai.googleblog.com/2022/01/google-research-themes-from-2021-and.html
@tensorflowblog
research.google
Google Research: Themes from 2021 and Beyond
Posted by Jeff Dean, Senior Fellow and SVP of Google Research, on behalf of the entire Google Research community Over the last several decades, I'v...