Az immáron nyílt forráskódú NeoML keretrendszer a szoftverfejlesztők számára hatékony mélyreható tanulási és hagyományos gépi tanulási algoritmusokat biztosít a mesterséges intelligenciát használó alkalmazások létrehozására.
A digitális intelligencia megoldásokat fejlesztő ABBYY bejelentette a NeoML, egy nyílt forráskódú könyvtár elindítását gépi tanulási modellek felépítéséhez, kiképzéséhez és telepítéséhez. A GitHub-on már elérhető NeoML támogatja mind a deep-learning-et, mind a hagyományos gépi tanulási algoritmusokat. A platformon átívelő keretet felhőkörnyezetben, asztali és mobil eszközökön futó alkalmazásokra optimalizálták. A népszerű nyílt forráskódú könyvtárhoz képest a NeoML 15-20% -kal gyorsabb teljesítményt nyújt bármilyen eszközön futó, képzett képfeldolgozó modellekhez képest. A nagyobb következtetési sebesség a platform függetlenséggel kombinálva egy olyan könyvtárat alkot, ami ideális minden olyan mobil megoldáshoz, amelyek a zökkenőmentes felhasználói élményt és az eszközön történő adatfeldolgozást egyaránt igénylik.
Mivel a nyílt forráskód a kapocs a nagy megbízhatóságot igénylő szoftverek fejlesztésében, és az informatikai vezetők 95% -a szerint ez stratégiai fontosságú, ezért az ABBYY célja a mesterséges intelligencia fejlesztésének támogatása a saját gépi tanulási framework-jének nyílt forráskódúvá tételével. A fejlesztők a NeoML segítségével modelleket építhetnek, képezhetnek és telepíthetnek fizikai objektumok azonosításához, osztályozásához, szemantikai szegmentálásához, ellenőrzéséhez és prediktív modellezéséhez, különféle üzleti célok elérése érdekében. Például a bankok modelleket dolgozhatnak ki a hitelkockázat kezelésére és az ügyfelek előrejelzésére, telekommunikációs társaságok - marketing kampányok, kiskereskedelmi és gyorsan fogyó fogyasztási cikkek (FMCG, fast-moving consumer goods) teljesítményének elemzésére - az ügyfelek távoli azonosítását építik fel arcfelismerésre és az adatok ellenőrzésére alapozva. A framework egyik legnagyobb előnye a rendelkezésre álló felhő erőforrások drasztikusan hatékony felhasználása.
A NeoML univerziális eszközként szolgál különféle formátumú adatok feldolgozására és elemzésére, ide értve a szöveget, képet, videót, stb. Támogatja a C ++, a Java és az Objective-C programozási nyelveket; de rövidesen a Python-al is bővül. A NeoML neural network modelljei több mint 100 rétegtípust támogatnak. Ezenkívül több mint 20 hagyományos gépi tanulási algoritmust is kínál, például classification, regression és clustering framework-öket. A könyvtár teljesen cross-platform – egyetlen kódbázis, amely minden népszerű operációs rendszeren futtatható, beleértve a Windows, Linux, macOS, iOS és Android rendszereket –, és mind a CPU, mind a GPU feldolgozó egységekhez optimalizálva van.
„A NeoML kiadása tükrözi az elkötelezettségünket az AI innovációhoz való hozzájárulásként” – mondta Ivan Yamshchikov, az ABBYY AI Evangelistája. „Az ABBYY már több mint 400 szabadalommal és szabadalmi bejelentéssel bizonyított technológiai innovációt tud felmutatni. A framework megosztása lehetővé teszi a fejlesztőknek, hogy kihasználják a következtetési sebességet, a cross-platform képességeket és különösen a mobil eszközökben rejlő lehetőségeket, miközben visszajelzéseikkel és hozzájárulásukkal folyamatosan bővítik és javítják a könyvtárat. Örülünk, hogy előmozdítjuk az AI fejlődését és támogatjuk a gépi tanulást az egyre növekvő értékű és hatásos felhasználási esetekben. ”
A NeoML támogatja az Open Neural Network Exchange (ONNX)-t, az interoperábilis ML modellek globális nyitott ökoszisztéma rendszerét, amely javítja az eszközök kompatibilitását, megkönnyítve a fejlesztők számára a megfelelő kombinációk használatát a céljaik elérése érdekében. Az ONNX szabványt a Microsoft, a Facebook és más partnerek közösen támogatják nyílt forrású projektként.
Az ABBYY ösztönzi a fejlesztőket, az adattudósokat és az üzleti elemzőket, hogy használják és járuljanak hozzá a NeoML-hez a GitHub-on, ahol annak kódja az Apache licensz 2.0 alapján van engedélyezve. A cég személyre szabott fejlesztői támogatást, gyors review folyamatot, rendszeres frissítéseket és teljesítményjavításokat kínál. A továbbiakban az ABBYY új algoritmusok és architektúrák hozzáadását is tervezi, valamint tovább növeli a framework algoritmusok által elérhető sebességeket.
Ha többet szeretne tudni a NeoML-ről, kérjük, látogasson el a https://github.com/neoml-lib oldalra, az ABBYY digitális intelligencia megoldásairól pedig a https://www.abbyy.com/ oldalon olvashat!
(ABBYY)
Figyelem! A tartalom legalább 2 éve nem frissült! Előfordulhat, hogy a képek nem megfelelően jelennek meg.