Google запускает открытый ML-фреймворк TensorFlow для графических данных

Google представила опенсорсный фреймворк Neural Structured Learning (NSL), который использует метод обучения нейросетей Neural Graph Learning с помощью графов и структурированных данных, пишет VentureBeat.

NSL совместим с ML-платформой TensorFlow, а пользоваться им сумеют как начинающие, так и опытные специалисты по машинному обучению. В NSL можно создавать модели компьютерного зрения, выполнять задачи по обработке естественного языка, а также создавать прогнозные модели для графических датасетов, например наборов медицинских записей или графов знаний.

Фреймворк NSL поддерживает обучение с учителем, с частичным привлечением или без учителя. Также он включает инструменты для структурирования данных и API для создания adversarial-примеров всего за несколько строчек кода.

По словам Google, использование структурированных данных позволяет обучать более высокоточные и мощные модели, особенно тогда, когда размеченных данных относительно немного. Технику широко применяют разработчики компании.