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.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Posted by Yannick Assogba, Software Engineer, Google Research, Brain team We are pleased to announce that TensorFlow.js for React Native is now available for general use. We would like to thank everyone who gave us feedback, bug reports, and contributions during the alpha release and invite the broader community of React Native developers to try it out! What is React Native?JavaScript runs on a wi
Craig WileyDirector of Product Management, Cloud AI and Industry Solutions If you’re developing AI, you’re likely using TensorFlow. Open-sourced by Google in 2015, it’s grown to be one of the most popular machine learning frameworks in the world. But its enterprise users have higher demands and expectations for running supported, scalable, and seamless ML workloads. Introducing TensorFlow Enterpri
SQLFlow is a compiler that compiles a SQL program to a workflow that runs on Kubernetes. The input is a SQL program that written in our extended SQL grammar to support AI jobs including training, prediction, model evaluation, model explanation, custom jobs, and mathematical programming. The output is an Argo workflow that runs on a Kubernetes cluster distributed. SQLFlow supports various database
Dopamine is a research framework for fast prototyping of reinforcement learning algorithms. It aims to fill the need for a small, easily grokked codebase in which users can freely experiment with wild ideas (speculative research). Our design principles are: Easy experimentation: Make it easy for new users to run benchmark experiments. Flexible development: Make it easy for new users to try out res
« Software Design 2018年7月号「Vim 絶対主義」の執筆に参加しました。 | Main | ボタンを押したら golang の if err... を自動入力 » tensorflow といえば Python と思っておられる方も多いのではないでしょうか。間違いではないのですが、これは初期に作られた Python 向けのバインディングに研究者達が多く食いついた結果に過ぎないと思っています。実際 tensorflow は現在 C言語、C++、Python、Java、Go から利用する事ができ、最近では JavaScript にも移植されています。筆者自身も Go で tensorflow を使ったシステムを構築し、運用保守しています。問題も発生せず機嫌良く動いています。学習の利用部分は GPU のパフォーマンスに依存しますが、それ以外の部分については各言語の実装に依存し
自然言語処理におけるword2vecや画像処理におけるInceptionなど、一般的に広く用いられているモデルを上流で用いる事は多くあります。汎用的な知識を扱えるメリットがある一方、学習には大量のデータセットの準備と膨大な学習時間がかかってしまいます。 この問題に対して、あらかじめ学習させた状態のモデル(事前学習済みモデル)を用意しておき上流に転移させる方法があります。本記事ではその事前学習済みモデルについて、Googleが提供するのライブラリであるTensorFlow Hubを紹介します。 TensorFlow HubはGoogleの大量リソースを用いて学習したモデルを手軽に実装できるほか、自作したモデルを別環境で利用しやすいように自作することも可能です。本記事では概要と特徴、利用方法を紹介します。 今回説明するTensorFlow Hubの利用方法、作成方法について実験したコードはGi
Machine learning enables Twitter to drive engagement, surface content most relevant to our users, and promote healthier conversations. As part of its purpose of advancing AI for Twitter in an ethical way, Twitter Cortex is the core team responsible for facilitating machine learning endeavors within the company. With first-hand experience running machine learning models in production, Cortex seeks
The Swift for TensorFlow project is an exciting endeavor that is a great example of the kind of expansion of Swift to more domains and applications that was enabled and envisioned by making Swift open source. For bringup reasons the Swift compiler work for Swift for TensorFlow has been going on at the GitHub fork google/swift. @Chris_Lattner3 and I both feel that moving the work on that fork to be
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Join our daily and weekly newsletters for the latest updates and exclusive content on industry-leading AI coverage. Learn More Google today unveiled a slew of updates to its popular TensorFlow machine learning framework to make it useful for a wider variety of developers and give data scientists new ways to get started building AI models. TensorFlow is one of the most popular programming framework
https://blog.tensorflow.org/2018/03/introducing-tensorflowjs-machine-learning-javascript.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg_-zQTIa9Kq5Ock3cXxKEZxBX7TPTp3fH0hlCSHekNvOdyt7eBfdKxFPO8eIDvmCjes6LzY9G8PUVEmIOEcUbbDnEePQUwnWGLhkmrPZyMM5Joq-9lOcTBxoVs4uBgSiNIQJ_4liZz_oQ/s1600/pacman+webcam.png March 30, 2018 — Posted by Josh Gordon and Sara Robinson, Developer Advocates We’
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（[動画](https://www.youtube.com/watch?v=ktSukhHdogM)）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、
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