Поддержка Python добавлена ​​в библиотеку ABBYY NeoML с открытым исходным кодом

Компания по цифровому интеллекту ABBYY объявила о новом крупном обновлении своей кроссплатформенной библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом NeoML. Платформа позволяет разработчикам создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения, а новое обновление обеспечивает поддержку языка программирования Python, который является лучшим языком для машинного обучения и искусственного интеллекта.

Новая структура также включает в себя 5-10-кратное повышение скорости и более 20 новых методов машинного обучения, включая 10 сетевых уровней и методы оптимизации. NeoML поддерживает чипы Apple M1, GPU на компьютерах под управлением Linux и Intel GPU, что означает расширение адресных вариантов использования и сценариев для библиотеки. Это также означает, что разработчики могут использовать платформу для создания приложений и решений на базе ИИ. 

Популярность Python

Python используется в различных отраслях для решения таких задач, как автоматизация, веб-разработка, создание сценариев, просмотр веб-страниц и анализ данных. На него полагаются крупные компании, такие как Google, Pinterest, Spotiffy, Dropbox и многие другие.

Помимо частного сектора, академические круги также используют его для обучения студентов программированию. Универсальность Python — вот что обеспечивает ему такую ​​высокую популярность, а новая разработка ABBYY позволяет разработчикам и компаниям использовать NeoML для создания, обучения и развертывания моделей для идентификации объектов, классификации, семантической сегментации, проверки и прогнозного моделирования.

Неомл

Благодаря новым улучшениям скорости NeoML является одной из самых быстрых доступных платформ машинного обучения, предлагая до 10 раз более высокую производительность для классических алгоритмов и до 30% более быстрое обучение и вывод нейронной сети, чем предыдущая платформа. 

По сравнению с двумя лучшими библиотеками машинного обучения с открытым исходным кодом, NeoML предлагает в среднем на 50% более высокую производительность. Из-за этого фреймворк особенно полезен для клиентских кроссплатформенных приложений. Высокая облачная эффективность NeoML означает, что предприятия могут наилучшим образом использовать доступные облачные ресурсы.

Брюс Оркатт — старший вице-президент по маркетингу продуктов в ABBYY. 

«Открытый исходный код — мощный двигатель технологических инноваций. Мы стремимся поддерживать достижения в области искусственного интеллекта, работая вместе с сообществом разработчиков над дальнейшим расширением и улучшением нашей библиотеки с открытым исходным кодом», — сказал Оркатт. «NeoML открывает новые возможности для разработчиков, позволяя им экспериментировать, создавать и запускать новаторские инициативы, используя при этом высокую скорость логического вывода, независимость от платформы и поддержку мобильных устройств. Мы приглашаем всех разработчиков, специалистов по данным и академические круги использовать и вносить свой вклад в NeoML на GitHub".    

NeoML может обрабатывать и анализировать данные в различных форматах, таких как текст, изображения, видео и т. д. Модели можно применять в облаке, локально, в браузере и на устройстве, а библиотека поддерживает языки программирования C++, Java и Objective C. Он также предлагает более 20 традиционных алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, регрессия и структура кластеризации. 

Модели нейронных сетей фреймворка поддерживают более 100 типов слоев, а библиотека является кроссплатформенной, может работать в таких операционных системах, как Windows, Linux, macOS, iOS и Android, и оптимизирована как для ЦП, так и для графических процессоров. 

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