Asistență Python adăugată la biblioteca ABBYY NeoML Open-Source

Compania de inteligență digitală ABBYY a anunțat o nouă actualizare majoră pentru biblioteca sa multiplatformă, open-source, de învățare automată NeoML. Platforma le permite dezvoltatorilor să construiască, să antreneze și să implementeze modele de învățare automată, iar noua actualizare oferă suport pentru limbajul de programare Python, care este limbajul de top pentru învățarea automată și AI.

Noul cadru implică, de asemenea, îmbunătățiri de viteză de 5-10 ori și peste 20 de noi metode ML, inclusiv 10 straturi de rețea și metode de optimizare. NeoML acceptă cipuri Apple M1, GPU pe mașini bazate pe Linux și Intel GPU, toate acestea înseamnă o extindere a cazurilor de utilizare adresabile și a scenariilor pentru bibliotecă. De asemenea, înseamnă că dezvoltatorii pot folosi cadrul pentru a construi aplicații și soluții bazate pe inteligență artificială. 

Popularitatea lui Python

Python este folosit în diverse industrii pentru sarcini precum automatizare, dezvoltare web, scripting, web scraping și analiza datelor. Pe el se bazează companii importante precum Google, Pinterest, Spotiffy, Dropbox și multe altele.

În afara sectorului privat, mediul academic îl folosește și pentru a-i învăța pe studenți cum să programeze. Versatilitatea lui Python este ceea ce îi conferă o popularitate atât de mare, iar noua dezvoltare a ABBYY le permite dezvoltatorilor și companiilor să folosească NeoML pentru a construi, antrena și implementa modele pentru identificarea obiectelor, clasificare, segmentare semantică, verificare și modelare predictivă.

NeoML

Odată cu noile îmbunătățiri ale vitezei, NeoML este unul dintre cele mai rapide cadre de învățare automată disponibile, oferind performanțe de până la 10 ori mai rapide pentru algoritmii clasici și antrenament și inferență de rețele neuronale cu până la 30% mai rapide decât cadrul precedent. 

În comparație cu cele două biblioteci de învățare automată open-source de top, NeoML oferă o performanță cu 50% mai rapidă în medie. Din acest motiv, cadrul este util în special pentru aplicațiile multiplatforme destinate clienților. Eficiența înaltă a cloud-ului NeoML înseamnă că companiile pot folosi resursele cloud disponibile în cel mai bun mod posibil.

Bruce Orcutt este Senior Vice President of Product Marketing la ABBYY. 

„Sursa deschisă este un motor puternic al inovației tehnologice. Ne propunem să sprijinim progresele în inteligența artificială lucrând împreună cu comunitatea de dezvoltatori pentru a crește și a îmbunătăți în continuare biblioteca noastră open-source”, a spus Orcutt. „NeoML deschide noi oportunități pentru dezvoltatori, permițându-le să experimenteze, să construiască și să lanseze inițiative inovatoare, profitând în același timp de viteza mare de inferență a cadrului, independența platformei și suportul pentru dispozitive mobile. Invităm toți dezvoltatorii, oamenii de știință de date și mediul academic să folosească și să contribuie la NeoML pe GitHub. "    

NeoML poate procesa și analiza date în diferite formate, cum ar fi text, imagine, video și multe altele. Modelele pot fi aplicate în cloud, on-premises, în browser și pe dispozitiv, iar biblioteca acceptă limbaje de programare C++, Java și Objective C. De asemenea, oferă peste 20 de algoritmi tradiționali ML, cum ar fi clasificarea, regresia și cadrul de clustering. 

Modelele de rețele neuronale ale cadrului acceptă peste 100 de tipuri de straturi, iar biblioteca este multiplatformă, capabilă să fie rulată pe sisteme de operare precum Windows, Linux, macOS, iOS și Android și este optimizată atât pentru procesoare, cât și pentru procesoare GPU. 

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