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Machine Learning: Google beerdigt Swift for TensorFlow
#Apple #AppleSwift #TensorFlow

Teile des Projekts zur Anbindung von Apples Programmiersprache an das Machine-Learning-Framework leben nach dem Aus jedoch eigenständig weiter․
heise-Angebot: Deep Learning mit TensorFlow und Keras: Das XXL-Webinar von Heise
#DataScience #Keras #MachineLearning #TensorFlow

Am 24․ März lernen Interessierte den Einsatz der Machine-Learning-Bibliotheken praxisnah․ Wer gleich die komplette Webinar-Serie bucht, spart ordentlich Geld․
Visual Studio Code Extensions: Makefiles für C++ und TensorBoard für Python
#CC #Makefile #MicrosoftVisualStudio #Python #TensorFlow

Eine neue Erweiterung des C++-Teams soll das Bearbeiten und Verwenden von Makefiles vereinfachen, und die Python-Erweiterung integriert TensorBoard․
heise+ | Maschinelles Lernen: Frameworks und Bibliotheken für Python
#Algorithmen #Bibliotheken #Daten #DeepLearning #MachineLearningFramework #PyTorch #Python #TensorFlow #Visualisierung #matplotlib #seaborn

Immer mehr ML-Frameworks buhlen um die Gunst der Entwickler․ Dieser Artikel gibt einen Überblick, welches Framework sich für welchen Zweck eignet․
heise+ | Verteiltes maschinelles Lernen mit TensorFlow auf einem Raspi-Clusterchen
#MachineLearning #RaspberryPi #TensorFlow

Die Rechenlast fürs Training neuronaler Netze kann TensorFlow ab Version 2․3 auf mehrere Rechner verteilen․ Zum Ausprobieren genügen ein paar Raspis․
Machine Learning: TensorFlow Lite künftig standardmäßig auf Android verfügbar
#Android #Framework #Google #MachineLearning #TensorFlow

Das mobile Betriebssystem bekommt einen Inferenz-Stack mit dem Framework als Herzstück und Funktionen zum Optimieren der Performance für die jeweilige Hardware․
Schlauer Zwerg: Maschinelles Lernen mit dem Raspberry Pi Pico, Teil 1
#EmbeddedSystems #MachineLearning #RaspberryPi #RaspberryPiPico #TensorFlow

Mit TinyML lässt sich der Raspi Pico ohne Internetanbindung für Machine-Learning-Anwendungen nutzen․
Machine Learning: TensorFlow-DirectML verlässt den Preview-Modus
#DirectML #Grafikchip #MachineLearning #Microsoft #TensorFlow

Die von Microsoft entwickelte Variante des Machine-Learning-Frameworks setzt zur Hardwarebeschleunigung auf die DirectX-API DirectML․
heise+ | Machine Learning: TensorFlow-Benchmarks auf MacBooks mit M1 Pro und M1 Max
#ARM #AppleM1 #AppleM1Max #AppleM1Pro #BenchmarkTools #DeepLearning #Frameworks #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #Prozessoren #SoCSysteme #SystemonChip #TensorFlow

Die Apple-Chips M1 Pro und M1 Max mit ihren 16 beziehungsweise 32 GPU-Kernen bringen einen Leistungsschub für High-End-MacBooks․ Das kann die Hardware․