Esse artigo é sobre a implementação do Paragraph2vec no TensorFlow. Paragraph2vec é um par de modelos de aprendizado não supervisionado para criação de uma representação vetorial de documentos com texto em linguagem natural. O Paragraph2vec é similar ao Word2vec usado para representação de palavras, e também apresenta características semânticas. Nesse artigo, o Paragraph2vec é usado em uma aplicação de análise de sentimento que classifica comentários do Rotten Tomatoes como positivo ou negativo.
Esse artigo é sobre a implementação do Word2vec no TensorFlow. Word2vec é um par de modelos de aprendizado não supervisionado para criação de uma representação vetorial de palavras presentes em textos que usam linguagem natural. A representação é condicionada à distribuição do texto e apresenta características semânticas. Palavras com significado similar tem vetores próximos e operações aritméticas formam expressões que fazem sentido. Nesse artigo, o Word2vec é usado em uma aplicação para consulta de palavras similares.
Esse artigo é sobre a análise do ALS implementado no TensorFlow. O ALS é um método para fatoração de matriz usado como algoritmo de Collaborative Filtering em Sistemas de Recomendação. A análise consiste no treinamento e tuning desse algoritmo e a avaliação do erro final. Para comparação, o mesmo algoritmo é implementado com o Spark. A metodologia usada tem características peculiares de como a Recomendação e o ALS funcionam. O resultado mostra que o Spark tem performance melhor que o TensorFlow no erro final.
Esse tutorial é sobre o TensorFlow no Jupyter. A princípio, esse projeto pode ser usado para instalar automaticamente o Jupyter Notebook configurado com TensorFlow 0.10 e alguns notebooks de exemplo (tutoriais do TensorFlow). Outro objetivo é servir como base para criação de configurações customizadas isoladas (exemplo um ambiente extra para testar com TensorFlow GPU Python 3 com CUDA 8). O Jupyter é uma ferramenta excelente para testar ideias e prototipar rapidamente com TensorFlow.
Esse tutorial é sobre a construção do pacote do TensorFlow 0.10 para Linux com suporte a GPU. Para esse procedimento é usado o Docker com uma imagem do Ubuntu 16.04, GCC 5.4, Python 2.7, Cuda 8.0 (RC) e cuDNN 5.1. A motivação desse trabalho é usar o TensorFlow com as novas gerações de GPUs da Nvidia (Pascal). Um segundo objetivo é a criação de um pacote do TensorFlow com capacidades específicas (por exemplo, um “Compute Capability” específico).
Esse artigo é sobre a criação de uma Aplicação com TensorFlow em que o treinamento é feito no YARN (Hadoop), o servidor de inferência é hospedado no Tsuru e as requisições são feitas por Aplicações Java/Scala. Esses são os desafios para colocar em produção na Globo.com aplicações de Inteligência Artificial. Nesse trabalho foram desenvolvidos projetos que são Provas de Conceito de como fazer essa Aplicação TensorFlow integrada com BigData (o código está disponível no GitHub).