Добавлена поддержка Python в открытую библиотеку NeoML от ABBYY

Компания цифровой интеллекта ABBYY объявила о новом значительном обновлении для своей кроссплатформенной, открытой библиотеки машинного обучения NeoML. Платформа позволяет разработчикам создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения, а новое обновление добавляет поддержку языка программирования Python, который является лучшим языком для машинного обучения и ИИ.

Новый фреймворк также включает в себя улучшения скорости на 5-10 раз и более 20 новых методов машинного обучения, включая 10 слоев сетей и методов оптимизации. NeoML поддерживает чипы Apple (AAPL ) M1, GPU на машинах на основе Linux, и Intel (INTC ) GPU, что означает расширение круга применения и сценариев для библиотеки. Это также означает, что разработчики могут использовать фреймворк для создания приложений и решений, работающих на основе ИИ.

Популярность Python

Python используется в различных отраслях для задач, таких как автоматизация, веб-разработка, скриптинг, веб-скрейпинг и анализ данных. Он используется крупными компаниями, такими как Google (GOOGL ), Pinterest, Spotiffy, Dropbox (DBX ) и многими другими.

За пределами частного сектора, академия также использует его для обучения студентов программированию. Универсальность Python является причиной его высокой популярности, и новое развитие ABBYY еще больше позволяет разработчикам и компаниям использовать NeoML для создания, обучения и развертывания моделей для идентификации объектов, классификации, семантической сегментации, верификации и прогностического моделирования.

NeoML

Благодаря новым улучшениям скорости, NeoML является одной из самых быстрых фреймворков машинного обучения, предлагающих до 10 раз бышую производительность для классических алгоритмов и до 30% более быструю обучение и вывод нейронных сетей по сравнению с предыдущим фреймворком.

По сравнению с двумя лучшими открытыми библиотеками машинного обучения, NeoML предлагает на 50% более быструю производительность в среднем. Благодаря этому, фреймворк особенно полезен для клиентских, кроссплатформенных приложений. Высокая эффективность облачных вычислений NeoML означает, что бизнес может использовать доступные облачные ресурсы наилучшим образом.

Брюс Оркутт – старший вице-президент по маркетингу продукции в ABBYY.

«Открытый исходный код – это мощный движок технологических инноваций. Мы стремимся поддерживать достижения в области искусственного интеллекта, работая вместе с сообществом разработчиков для дальнейшего роста и улучшения нашей открытой библиотеки», – сказал Оркутт. «NeoML открывает новые возможности для разработчиков, позволяя им экспериментировать, создавать и запускать новаторские инициативы, используя высокую скорость вывода, независимость платформы и поддержку мобильных устройств. Мы приглашаем всех разработчиков, ученых и академию использовать и вносить вклад в NeoML на GitHub.»

NeoML может обрабатывать и анализировать данные в различных форматах, таких как текст, изображение, видео и многое другое. Модели можно применять в облаке, на месте, в браузере и на устройстве, и библиотека поддерживает языки программирования C++, Java и Objective C. Она также предлагает более 20 традиционных алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация.

Нейронные сети NeoML поддерживают более 100 типов слоев, и библиотека является кроссплатформенной, способной работать на операционных системах, таких как Windows, Linux, macOS, iOS и Android, и она оптимизирована для процессоров CPU и GPU.

NeoML уже используется разработчиками в США, Канаде, Германии, Нидерландах, Бразилии, Китае, Индии и Южной Корее. Фреймворк доступен на GitHub.