Google открыла для всех библиотеку машинного обучения TensorFlow

«Ещё пару лет назад вы не могли разговаривать с приложением Google в городском шуме или прочитать вывеску на иностранном языке с помощью переводчика Google Translate, или мгновенно найти фотографии своего лабрадуделя, — пишет ^[1] Google в официальном блоге. — Наши приложения просто не были достаточно умными. Но за короткий промежуток времени они стали намного, намного умнее. Сейчас, благодаря машинному обучению всё это доступно. Несмотря на весь прогресс, которого мы добились, всё ещё остаются возможности для улучшения. Поэтому мы создали совершенно новую систему машинного обучения, которую назвали TensorFlow ^[2]. Она быстрее, умнее и гибче, чем наша старая система, так что её намного проще приспособить к новым продуктам и исследованиям».

Итак, компания Google выложила свою новейшую разработку TensorFlow во всеобщее пользование под свободой лицензией Apache 2.0.

TensorFlow — чрезвычайно масштабируемая система, которая способна работать как на одном смартфоне, так и на тысячах серверов в дата-центре. Google использует TensorFlow практически повсеместно, от распознавания речи до поиска фотографий в Google Photos.

Новый TensorFlow позволяет создавать и тренировать нейросети до пяти раз быстрее, чем система предыдущего поколения DistBelief ^[3].

На иллюстрации ниже — композитное изображение, которое соответствует оптимальному стимулу для нейрона-классификатора кошки во время испытания нейросети, построенной с помощью DistBelief в 2012 году ^[4].

К тому же, TensorFlow не ограничивается только нейросетями, а обрабатывает большие объёмы сложных данных: от фолдинга белков до массивов астрономических данных. Любые вычисления, которые можно выразить в виде графа потока данных.

Google выражает надежду, что с помощью открытой библиотеки исследователи и разработчики будут обмениваться наработками не только в виде научных статей, но и непосредственно в виде исходного кода на C++ или Python. Это ещё больше ускорит исследования в области машинного обучения.

«Машинное обучение находится на ранней стадии развития — компьютеры всё ещё не могут понимать то, на что с лёгкостью способен четырёхлетний ребёнок. У нас впереди много работы. Но TensorFlow положит хорошее начало, и мы можем всё одолеть вместе», — пишет Google.

Дополнительно:
Техническое описание программной модели и её в TensorFlow ^[5]
Примеры графов потоков данных ^[6]

Автор: alizar

Источник ^[7]