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Google Research.

Un guide pour maximiser systématiquement les performances des modèles de deep learning.

TimesFM (Time Series Foundation Model) est un modèle de fondation pré-entraîné pour les séries temporelles, développé par Google Research pour la prévision.

arXiv LaTeX Cleaner : Nettoyez facilement le code LaTeX de votre article pour le soumettre à arXiv.

Code pour l'article "Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer".

Scenic : une bibliothèque Jax pour la recherche en vision par ordinateur et au-delà.

Base de code officielle utilisée pour développer Vision Transformer, SigLIP, MLP-Mixer, LiT et plus encore.

Pipeline de génération de données pour créer des vidéos synthétiques semi-réalistes multi-objets avec des annotations riches telles que des masques de segmentation d'instance, des cartes de profondeur et le flux optique.

TabFM (Tabular Foundation Model) est un modèle de fondation tabulaire pré-entraîné développé par Google Research pour la régression et la classification de données tabulaires.

Dépôt partagé pour les projets open source de l'équipe Google AI Language.

Langage de recherche pour le traitement de tableaux dans la famille Haskell/ML.

Apprentissage rapide et simple de la structure de réseaux profonds sous contraintes de ressources.

AugMix : une méthode de traitement de données simple pour améliorer la robustesse et l'incertitude.

AndroidWorld est un environnement et un benchmark pour les agents autonomes.

Une collection de projets de recherche Google liés au Federated Learning et au Federated Analytics.

Un benchmark pour la prochaine génération de modèles météorologiques mondiaux basés sur les données.