Support us

Google запускает открытый ML-фреймворк TensorFlow для графических данных

Оставить комментарий
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.

Читайте также
Flo запартнёрилась с Google
Flo запартнёрилась с Google
Flo запартнёрилась с Google
Google: до ИИ, который улучшает сам себя, ещё далеко — без человека не обойтись
Google: до ИИ, который улучшает сам себя, ещё далеко — без человека не обойтись
Google: до ИИ, который улучшает сам себя, ещё далеко — без человека не обойтись
Google открыла Play Store для вайб-кодеров — достаточно обычного аккаунта
Google открыла Play Store для вайб-кодеров — достаточно обычного аккаунта
Google открыла Play Store для вайб-кодеров — достаточно обычного аккаунта
Google выпустила Gemini 4 Argon — мощнее GPT-6 Astra и в 5 раз дешевле
Google выпустила Gemini 4 Argon — мощнее GPT-6 Astra и в 5 раз дешевле
Google выпустила Gemini 4 Argon — мощнее GPT-6 Astra и в 5 раз дешевле
4 комментария

Хотите сообщить важную новость? Свяжитесь с редакцией через страницу контактов

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.