Suport pentru Python a fost adăugat la biblioteca deschisă NeoML a ABBYY

Compania de inteligență digitală ABBYY a anunțat o nouă actualizare majoră pentru biblioteca sa cross-platform, open-source de machine learning NeoML. Platforma permite dezvoltatorilor să creeze, să antreneze și să implementeze modele de machine learning, iar noua actualizare aduce suport pentru limbajul de programare Python, care este limbajul principal pentru machine learning și AI.

Noul cadru implică îmbunătățiri de viteza de 5-10 ori și peste 20 de metode noi de machine learning, incluzând 10 straturi de rețea și metode de optimizare. NeoML suportă procesoarele Apple (AAPL ) M1, GPU pe mașini bazate pe Linux și GPU Intel (INTC ), ceea ce înseamnă o extindere a cazurilor de utilizare și a scenariilor pentru bibliotecă. Acest lucru înseamnă, de asemenea, că dezvoltatorii pot utiliza cadrul pentru a crea aplicații și soluții bazate pe AI.

Popularitatea Python

Python este utilizat în diverse industrii pentru sarcini precum automatizarea, dezvoltarea web, scripting, web scraping și analiza datelor. Este utilizat de companii majore precum Google (GOOGL ), Pinterest, Spotiffy, Dropbox (DBX ) și multe altele.

În afara sectorului privat, academia utilizează, de asemenea, Python pentru a preda studenților cum să programeze. Versatilitatea Python este ceea ce îi conferă o popularitate atât de ridicată, iar noul dezvoltare al ABBYY permite dezvoltatorilor și companiilor să utilizeze NeoML pentru a crea, antrena și implementa modele pentru identificarea obiectelor, clasificare, segmentare semantică, verificare și modelare predictivă.

NeoML

Cu noile îmbunătățiri de viteza, NeoML este una dintre cele mai rapide cadre de machine learning disponibile, oferind până la 10 ori viteza pentru algoritmi clasici și până la 30% viteza de antrenare și inferență a rețelelor neuronale mai rapidă decât cadrul anterior.

Comparativ cu cele două biblioteci open-source de machine learning de top, NeoML oferă o performanță cu 50% mai rapidă în medie. Din acest motiv, cadrul este deosebit de util pentru aplicații cross-platform și orientate către client. Eficiența ridicată a NeoML în cloud înseamnă că afacerile pot utiliza resursele cloud disponibile în cel mai bun mod posibil.

Bruce Orcutt este Vicepreședinte Senior de Marketing de Produs la ABBYY.

“Open source este un factor puternic de inovare tehnologică. Ne propunem să sprijinim progresele în domeniul inteligenței artificiale prin colaborarea cu comunitatea de dezvoltatori pentru a face să crească și să îmbunătățească biblioteca noastră open-source,” a declarat Orcutt. “NeoML deschide noi oportunități pentru dezvoltatori, permițându-le să experimenteze, să creeze și să lanseze inițiative inovatoare, beneficiind de viteza de inferență ridicată, de independența platformei și de suportul pentru dispozitive mobile. Invităm toți dezvoltatorii, oamenii de știință și academia să utilizeze și să contribuie la NeoML pe GitHub.”

NeoML poate prelucra și analiza date în diverse formate, cum ar fi text, imagine, video și multe altele. Modelele pot fi aplicate în cloud, on-premises, în browser și pe dispozitive, iar biblioteca suportă limbajele de programare C++, Java și Objective C. De asemenea, oferă peste 20 de algoritmi tradiționali de machine learning, cum ar fi clasificarea, regresia și clustering.

Modelele de rețea neurală ale NeoML suportă peste 100 de tipuri de straturi, iar biblioteca este cross-platform, putând fi rulată pe sisteme de operare precum Windows, Linux, macOS, iOS și Android, și este optimizată pentru procesoarele CPU și GPU.

NeoML este deja utilizat de dezvoltatori din SUA, Canada, Germania, Țările de Jos, Brazilia, China, India și Coreea de Sud. Cadrul este disponibil pe GitHub.