Наверх
Google несет машинное обучение в массы
В научно-исследовательских лабораториях Google давно работают над идеей машинного обучения, и некоторые полученные результаты уже нашли отражение в готовых продуктах, таких как Google Photos. И вот теперь Google запускает новый инструмент с открытым кодом, который поможет ей поделиться своими наработками с другими.
В научно-исследовательских лабораториях Google давно работают над идеей машинного обучения, и некоторые полученные результаты уже нашли отражение в готовых продуктах, таких как Google Photos. И вот теперь Google запускает новый инструмент с открытым кодом, который поможет ей поделиться своими наработками с другими.
Систему машинного обучения TensorFlow можно будет запускать на чем угодно, начиная от отдельно взятого смартфона и заканчивая тысячами объединенных друг с другом компьютеров в ЦОД. Она создана на основе инфраструктуры глубокого обучения DistBelief, разработанной Google в 2011 году, но по сравнению с технологиями первого поколения продвинулась на несколько шагов дальше.
«TensorFlow – более быстрая, интеллектуальная и гибкая система по сравнению с тем, что было раньше, – заявил в своем блоге генеральный директор Google Сундар Пичаи. – Поэтому ее адаптация к потребностям новых продуктов и исследований проходит быстрее и проще».
«DistBelief отличалась узкой направленностью на нейронные сети, сложностью конфигурирования и тесной привязкой к внутренней инфраструктуре Google, что делало практически невозможным обмен исследовательским кодом с внешним миром», – пояснили старший исследователь Google Джефф Дин и руководитель технических направлений компании Раджат Монга.
TensorFlow на некоторых тестах работает вдвое быстрее DistBelief. А построение и обучение нейронных сетей выполняется в этом случае в пять раз быстрее.
Представив программное обеспечение с открытым исходным кодом, в Google рассчитывают ускорить обмен идеями с учеными, инженерами и энтузиастами. Систему можно использовать и для решения других задач, например для оказания ученым помощи в распутывании сложных данных в таких областях, как биология и астрономия.
Если исследователи при помощи TensorFlow сумеют добиться новых результатов, в выигрыше, естественно, окажется и Google.
Система TensorFlow с интерфейсом Python распространяется сейчас по лицензии Apache 2.0 в виде автономной библиотеки, снабженной необходимыми инструментами, примерами и руководствами. В настоящее время она запускается только на одной машине, но в перспективе существующую функциональность планируется расширить.
Машинное обучение все чаще находит применение в самых разных областях, в том числе и в корпоративном программном обеспечении. А автомобильный гигант Toyota объявил об очередных миллиардных инвестициях в проведение исследований в области искусственного интеллекта и роботизированных технологий.
