دعم بايثون تم إضافته إلى مكتبة NeoML المفتوحة المصدر من ABBYY

أعلنت شركة الذكاء الرقمي ABBYY عن تحديث جديد لمكتبة NeoML المفتوحة المصدر متعددة المنصات. تمكن المنصة المطورين من بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي، ويجلب التحديث الجديد دعم لغة البرمجة بايثون، والتي هي اللغة الرائدة للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

يتضمن الإطار الجديد تحسينات في السرعة تصل إلى 5-10 أضعاف و27 طريقة تعلم آلي جديدة، بما في ذلك 10 طبقات شبكة وطرق تحسين. تدعم NeoML شرائح Apple (AAPL ) M1 وGPU على أجهزة لينكس وGPU Intel (INTC ) ، مما يعني توسيع نطاق الحالات الاستخدامية والسيناريوهات للمكتبة. كما يعني ذلك أن المطورين يمكنهم استخدام الإطار لبناء تطبيقات وحلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

شعبية بايثون

تستخدم بايثون في مختلف الصناعات لمهام مثل الأتمتة وتطوير الويب والبرمجة وفرشاة الويب وتحليل البيانات. تعتمد عليها شركات كبرى مثل جوجل وPinterest وSpotify وDropbox والعديد من الشركات الأخرى.

خارج القطاع الخاص، تستخدم الأكاديمية بايثون أيضًا لتعليم الطلاب كيفية البرمجة. تعزز مرونة بايثون شعبية عالية، وتعزز التطور الجديد من ABBYY المطورين والشركات لاستخدام NeoML لبناء وتدريب ونشر نماذج للتعرف على الكائنات والتصنيف والتقسيم الدلالي والتحقق والنمذجة التنبؤية.

NeoML

مع التحسينات الجديدة في السرعة، تعد NeoML واحدة من أسرع إطارات التعلم الآلي المتاحة، وتقدم أداءً يصل إلى 10 أضعاف أسرع للخوارزميات الكلاسيكية و30٪ أسرع للتدريب والاستدلال الشبكي مقارنة بالإطار السابق.

عند المقارنة مع المكتبتين المفتوحتين المصدر الرائدتين للتعلم الآلي، تقدم NeoML أداءً أسرع بنسبة 50٪ في المتوسط. نظرًا لذلك، فإن الإطار مفيد بشكل خاص للتطبيقات العميلية متعددة المنصات. تعني كفاءة NeoML العالية في السحابة أن الشركات يمكنها استخدام الموارد المتاحة في السحابة بالطريقة الأمثل.

بروس أوركوت هو نائب الرئيس الأول ل تسويق المنتج في ABBYY.

“المصدر المفتوح هو محرك قوي للابتكار التكنولوجي. نهدف إلى دعم التقدم في الذكاء الاصطناعي من خلال العمل مع مجتمع المطورين لزيادة نمو مكتبتنا المفتوحة المصدر وتحسينها”، قال أوركوت. “تفتح NeoML فرصًا جديدة للمطورين للерим والتجريب وإنشاء مبادرات رائدة بينما يستفيدون من سرعة الاستدلال العالية لالإطار واعتماده على المنصات ودعمه للأجهزة المحمولة. ندعو جميع المطورين وعلوماء البيانات والأكاديميين لاستخدام ومساهمة في NeoML على GitHub.”

يمكن لـ NeoML معالجة وتحليل البيانات في مختلف التنسيقات، مثل النص والصورة والفيديو والمزيد. يمكن تطبيق النماذج في السحابة و على الموقع وفي المتصفح وعلى الجهاز، وتدعم المكتبة لغات البرمجة C++ وJava وObjective C. كما تقدم 20+ خوارزمية تعلم آلي تقليدية مثل التصنيف والانحدار وإطار التجميع.

تدعم نماذج الشبكة العصبية في المكتبة أكثر من 100 نوع من الطبقات، وتعد المكتبة متعددة المنصات، وقادرة على التشغيل على أنظمة التشغيل مثل Windows وLinux وmacOS وiOS وAndroid، وهي مُحسنة للعاملين على معالجات CPU وGPU.

يستخدم NeoML بالفعل من قبل المطورين في الولايات المتحدة وكندا وألمانيا وهولندا والبرازيل والصين والهند وكوريا الجنوبية. المكتبة متاحة على GitHub.