Google сделала общедоступной собственную систему машинного обучения

Оставить комментарий
Google сделала общедоступной собственную систему машинного обучения

Компания Google опубликовала новый открытый проект — TensorFlow, в рамках которого подготовлена практическая реализация алгоритмов глубокого машинного обучения, созданная командой Google Brain, занимающейся исследованиями в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения, сообщает официальный блог компании.

В настоящее время технологии TensorFlow уже используются Google в таких областях, как распознавание речи, выделение лиц на фотографиях, определение схожести изображений, отсеивание спама в Gmail и определение смысла в сервисе перевода.

Читать далее

Код системы написан на языках С++ и Python и распространяется под лицензией Apache.

Как отмечает Opennet, TensorFlow предоставляет библиотеку готовых алгоритмов численных вычислений, реализованных через графы потоков данных (data flow graphs). Узлы в таких графах реализуют математические операции или точки входа/вывода, в то время как рёбра графа представляют многомерные массивы данных (тензоры), которые перетекают между узлами. Узлы могут быть закреплены за вычислительными устройствами и выполняться асинхронно, параллельно обрабатывая разом все подходящие к ним тезоры. Таким образом строится нейронная сеть, все узлы которой работают одновременно по аналогии с одновременной активацией нейронов в мозге.

TensorFlow предоставляет гибкую архитектуру для разнесения вычислений на один или несколько CPU или GPU в настольных ПК, серверах и мобильных устройствах, позволяющую создавать распределённые системы машинного обучения на типовом оборудовании. Предоставляется простой программный интерфейс для построения моделей на языке Python и низкоуровневый интерфейс для языка С++, позволяющий управлять построением и выполнением вычислительных графов.

В Google рассчитывают, что это ПО станет универсальным средством, используемым разработчиками и исследователями в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Если именно продукт Google, а не, например, разработки Facebook или Microsoft, станет общепринятым стандартом, это даст входящему в холдинг Alphabet поисковику преимущество перед конкурентами.

«Айцішнік у Швейцарыі можа зарабляць 9 тысяч франкаў і болей».

Гутарым з аўтаркай курса Java на беларускай.

Подписывайтесь на «Что к чему» —
анамнез и главные симптомы беларуского ИТ.
Цифры, графика, ничего лишнего. Выходит раз в 2 недели.
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
10+ сертификаций Coursera, которые помогут улучшить резюме и повысить зарплату
10+ сертификаций Coursera, которые помогут улучшить резюме и повысить зарплату
10+ сертификаций Coursera, которые помогут улучшить резюме и повысить зарплату
Бюджетный способ прокачать навыки и повысить зарплату — это профессиональный сертификат от Google, IBM или крупного зарубежного университета. На Coursera как раз можно найти десятки полезных обучающих программ по машинному обучению, проджект-менеджменту и не только. Собрали 10+ сертификаций, которые будут выигрышно смотреться в резюме как новичка, так и опытного специалиста.
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google
Bubble
Производительность должна измеряться в IT не так, как у других. Наглядный кейс — Google

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.