Résultats de recherche pour : TensorFlow

Posted by Dustin Zelle, Software Engineer, Google Research, and Arno Eigenwillig, Software Engineer, CoreML Objects and their relationships are ubiquitous in the world around us, and relationships can be as important to understanding an object as its own attributes viewed in isolation — take for example transportation networks, production networks, knowledge graphs, or social networks. […]

Google vient d’opérer un tournant majeur dans l’univers de l’intelligence artificielle embarquée avec le lancement officiel de LiteRT, le successeur très attendu de TFLite. Cette nouvelle architecture promet une accélération spectaculaire des modèles d’IA sur GPU et NPU, tout en ouvrant grand les portes aux écosystèmes PyTorch et JAX. C’est une refonte stratégique qui positionne

Google vient d’annoncer un partenariat stratégique avec le Massachusetts AI Hub, une initiative qui promet un accès gratuit à ses formations en intelligence artificielle pour tous les résidents du Massachusetts. Plus qu’une simple œuvre de bienfaisance, cette démarche de Google révèle une stratégie audacieuse pour dominer le paysage de l’IA et soulève des questions cruciales

L’intelligence artificielle n’est plus une affaire de quelques experts reclus dans des laboratoires de haute technologie. Google, un acteur majeur de cette révolution, vient de franchir un pas décisif en lançant son « Google AI Professional Certificate ». Ce programme vise à démocratiser l’accès aux compétences pratiques en IA, promettant de transformer le paysage de l’emploi et

Dans l’univers trépidant du Machine Learning haute performance, JAX et les Cloud TPUs forment un duo de choc pour les algorithmes les plus exigeants. Cependant, optimiser et surtout débugger ces systèmes ultra-performants peut vite se transformer en un véritable casse-tête pour les développeurs. Heureusement, une série d’outils et de techniques est là pour transformer cette

Posted by Rishabh Tiwari, Pre-doctoral Researcher, and Pradeep Shenoy, Research Scientist, Google Research Machine learning models in the real world are often trained on limited data that may contain unintended statistical biases. For example, in the CELEBA celebrity image dataset, a disproportionate number of female celebrities have blond hair, leading to classifiers incorrectly predicting “blond”

L’audit de la confidentialité différentielle (CD) est essentiel pour garantir que les mécanismes de protection des données fonctionnent comme prévu. Cependant, le développement de ces mécanismes est complexe et sujet aux erreurs. DP-Auditorium est une nouvelle bibliothèque open source qui permet d’auditer efficacement les garanties de CD avec uniquement un accès blackbox aux mécanismes. **Garanties

Posted by Zheng Xu, Research Scientist, and Yanxiang Zhang, Software Engineer, Google Language models (LMs) trained to predict the next word given input text are the key technology for many applications [1, 2]. In Gboard, LMs are used to improve users’ typing experience by supporting features like next word prediction (NWP), Smart Compose, smart completion

Posted by Omar Benjelloun, Software Engineer, Google Research, and Peter Mattson, Software Engineer, Google Core ML and President, MLCommons Association Machine learning (ML) practitioners looking to reuse existing datasets to train an ML model often spend a lot of time understanding the data, making sense of its organization, or figuring out what subset to use

Posted by Urs Köster, Software Engineer, Google Research Time series problems are ubiquitous, from forecasting weather and traffic patterns to understanding economic trends. Bayesian approaches start with an assumption about the data’s patterns (prior probability), collecting evidence (e.g., new time series data), and continuously updating that assumption to form a posterior probability distribution. Traditional Bayesian