Tabnet, Extension Intel® pour TensorFlow et plus d'actualités pour les développeurs!

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Tabnet, Extension Intel® pour TensorFlow et plus d'actualités pour les développeurs!

Table des matières

  1. Présentation de TabNet
    • Architecture de TabNet
    • Avantages de l'utilisation de TabNet sur Vertex AI Tabular Workflows
  2. Les dernières avancées en matière de modèles de langage
    • Capacités des modèles de langage de dernière génération
    • Code As Policies (CAP) : une formulation robotique de la génération de code autonome
    • Lien vers les expérimentations et la démo du robot simulé
  3. L'intégration de périphériques modulaires avec TensorFlow
    • Introduction à l'interface de périphérique modulaire TensorFlow
    • Intel Extension for TensorFlow : accélérer les applications TensorFlow sur les plates-formes Intel
  4. Les annonces clés de l'Android Developer Summit
    • Croissance de la catégorie des grands écrans et nouvelles options de périphériques
    • Compose for Wear OS : une expérience utilisateur moderne pour les montres connectées
    • Nouvelles fonctionnalités d'Android 12 et 13 pour Android TV
  5. Conclusion
    • Récapitulatif des liens vers les articles et vidéos mentionnés

🚀 Présentation de TabNet

TabNet est une architecture d'apprentissage en profondeur interprétable développée par Google AI. Elle combine le meilleur des deux mondes en étant aussi explicite que les modèles arborescents simples, tout en offrant la précision élevée des modèles complexes et des ensembles de boîtes noires. Cette architecture est désormais disponible dans Vertex AI Tabular Workflows.

Architecture de TabNet

L'architecture de TabNet repose sur un mécanisme d'attention séquentielle, qui permet de prendre des décisions en tenant compte de l'importance relative des différentes caractéristiques d'un ensemble de données tabulaires. Cela permet d'obtenir des résultats précis tout en conservant une certaine interprétabilité du modèle.

Avantages de l'utilisation de TabNet sur Vertex AI Tabular Workflows

Vertex AI Tabular Workflows offre des pipelines entièrement gérés, optimisés et évolutifs, ce qui facilite l'utilisation et le déploiement de TabNet sans se soucier des détails de mise en œuvre. Vous pouvez ainsi exploiter au maximum les avantages de l'architecture TabNet dans vos projets de machine learning.

Pour en savoir plus sur l'architecture TabNet, y compris le mécanisme d'attention séquentielle et les avantages de l'exécution de ce modèle sur Vertex AI Tabular Workflows, consultez le blog ci-dessous.

🧠 Les dernières avancées en matière de modèles de langage

Et si les robots pouvaient écrire leur propre code de manière autonome en fonction des instructions qui leur sont données ? Les dernières générations de modèles de langage, tels que Palm, sont capables de raisonner de manière complexe et ont été entraînées sur des millions de lignes de code. En leur fournissant plusieurs exemples d'instructions sous forme de commentaires associés à du code correspondant, ces modèles de langage peuvent assimiler de nouvelles instructions et générer de manière autonome du code qui recompose des appels d'API, synthétise de nouvelles fonctions et établit des boucles de rétroaction pour créer de nouveaux comportements à l'exécution.

Pour explorer cette possibilité, l'équipe de robotique de Google a développé Code As Policies (CAP), une formulation centrée sur les robots de programmes générés par des modèles de langage et exécutés sur des systèmes physiques. Vous trouverez tous les codes nécessaires pour reproduire les expériences, ainsi qu'une démo interactive de robot simulé, aux liens ci-dessous.

💻 L'intégration de périphériques modulaires avec TensorFlow

Pour répondre aux besoins d'intégration de périphériques modulaires, Intel et Google ont co-architecturé un dispositif enfichable, un mécanisme qui permet aux fabricants de matériel de proposer des packages d'extension pour prendre en charge de nouveaux périphériques, pouvant être installés avec TensorFlow sans modifier le code source de TensorFlow. L'extension Intel pour TensorFlow, le dernier dispositif enfichable, est désormais disponible et accélère les applications basées sur TensorFlow sur les plates-formes Intel, en mettant l'accent sur les cartes graphiques discrètes d'Intel.

Pour en savoir plus sur la manière dont le plugin implémente les interfaces de périphérique enfichable avec oneAPI, y compris la gestion des périphériques, l'enregistrement des opérations et des noyaux, l'optimisation du graphe et le support du profilage, consultez le blog de lancement lié ci-dessous.

📱 Les annonces clés de l'Android Developer Summit

La deuxième étape du Android Developer Summit a eu lieu la semaine dernière. Voici les trois principales annonces concernant les facteurs de forme lors de ce sommet :

  1. La catégorie des grands écrans est en pleine croissance, avec plus de 270 millions d'appareils Android à grands écrans actifs, offrant ainsi un large choix de tablettes, de bureaux et d'appareils pliables.

  2. Compose for Wear OS est maintenant stable, ce qui permet d'intégrer des interfaces utilisateurs modernes dans les applications pour les montres connectées de manière plus simple que jamais.

  3. Enfin, pour Android TV, l'équipe a rassemblé des conseils pour créer des expériences utilisateur exceptionnelles dans le salon, dont certaines nouvelles fonctionnalités de la plate-forme dans Android 12 et 13.

La télévision est une partie importante de l'écosystème Android, avec un tiers des foyers américains regardant plus de 25 heures de contenu chaque semaine. Consultez la playlist complète sur YouTube pour vous mettre à jour sur tout le contenu du sommet.

Pour en savoir plus sur toutes les histoires de cette semaine, consultez la description pour trouver tous les liens.

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert les dernières avancées de Google dans le domaine de la technologie, des modèles de langage autonomes aux améliorations apportées à TensorFlow et aux annonces clés de l'Android Developer Summit. Assurez-vous de consulter les liens fournis pour en savoir plus sur chaque sujet. N'oubliez pas de liker, de vous abonner, de partager et surtout de rester en sécurité. À la semaine prochaine !

FAQ

Q: Qu'est-ce que TabNet et comment peut-il être utilisé sur Vertex AI Tabular Workflows ? R: TabNet est une architecture d'apprentissage en profondeur développée par Google AI. Il peut être utilisé sur Vertex AI Tabular Workflows pour bénéficier d'une gestion simplifiée, d'une optimisation et d'une évolutivité des pipelines.

Q: Quelles sont les capacités des modèles de langage de dernière génération ? R: Les modèles de langage de dernière génération, tels que PaLM, sont capables de raisonner de manière complexe et de générer du code autonome en fonction des instructions fournies.

Q: Comment fonctionne l'intégration de périphériques modulaires avec TensorFlow ? R: L'intégration de périphériques modulaires avec TensorFlow permet aux fabricants de matériel de proposer des packages d'extension pour prendre en charge de nouveaux périphériques sans avoir à modifier le code source de TensorFlow.

Q: Quelles ont été les principales annonces lors de l'Android Developer Summit concernant les facteurs de forme ? R: Les principales annonces concernant les facteurs de forme lors de l'Android Developer Summit étaient la croissance de la catégorie des grands écrans, la stabilisation de Compose for Wear OS et les nouvelles fonctionnalités d'Android 12 et 13 pour Android TV.

Q: Où puis-je trouver plus d'informations sur les sujets mentionnés dans cet article ? R: Vous pouvez trouver plus d'informations sur les sujets mentionnés dans cet article en consultant les liens fournis dans la description.

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