Штучний інтелект
Додано підтримку Python до відкритої бібліотеки NeoML від ABBYY
Компанія цифрової інтелекту ABBYY оголосила про нове велике оновлення своєї багатоплатформеної відкритої бібліотеки машинного навчання NeoML. Платформа дозволяє розробникам створювати, тренувати та розгортати моделі машинного навчання, а нове оновлення додає підтримку мови програмування Python, яка є найпопулярнішою мовою для машинного навчання та штучного інтелекту.
Нова структура також включає покращення швидкості на 5-10 разів та понад 20 нових методів машинного навчання, у тому числі 10 типів мережевих шарів та методів оптимізації. NeoML підтримує чіпи Apple M1, GPU на основі Linux та Intel GPU, що означає розширення сфери застосування бібліотеки та сценаріїв. Це також означає, що розробники можуть використовувати структуру для створення застосунків та рішень, що працюють на штучному інтелекті.
Популярність Python
Python використовується в різних галузях для завдань, таких як автоматизація, веб-розробка, скріптинг, веб-скрейпінг та аналіз даних. Вона використовується великими компаніями, такими як Google, Pinterest, Spotiffy, Dropbox та багатьма іншими.
Поза приватним сектором, академія також використовує її для навчання студентів програмуванню. Універсальність Python робить її такою популярною, а новий розвиток ABBYY ще більше дозволяє розробникам та компаніям використовувати NeoML для створення, тренування та розгортання моделей для розпізнавання об’єктів, класифікації, семантичної сегментації, верифікації та прогнозної моделі.
NeoML
З новими покращеннями швидкості NeoML є однією з найшвидших бібліотек машинного навчання, що пропонує швидкість виконання до 10 разів швидшу для класичних алгоритмів та до 30% швидшу тренування та висновок нейронних мереж порівняно з попередньою структурою.
При порівнянні з двома найкращими відкритими бібліотеками машинного навчання NeoML пропонує на 50% швидшу продуктивність у середньому. Через це структура особливо корисна для клієнтських, багатоплатформених застосунків. Висока ефективність NeoML у хмарі означає, що компанії можуть використовувати наявні хмарні ресурси найкращим чином.
Брюс Оркатт є старшим віце-президентом з маркетингу продукції в ABBYY.
«Відкритий код є потужним двигуном технологічних інновацій. Ми ставимо за мету підтримувати розвиток штучного інтелекту, працюючи разом з розробниками для подальшого зростання та покращення нашої відкритої бібліотеки», — сказав Оркатт. «NeoML відкриває нові можливості для розробників, дозволяючи їм експериментувати, створювати та запускати інноваційні ініціативи, використовуючи високошвидкісний висновок структури, незалежність платформи та підтримку мобільних пристроїв. Ми запрошуємо всіх розробників, вчених-даних та академію використовувати та внесок до NeoML на GitHub.»
NeoML може обробляти та аналізувати дані у різних форматах, таких як текст, зображення, відео та багато іншого. Моделі можна застосовувати у хмарі, локально, у браузері та на пристрої, а бібліотека підтримує мови програмування C++, Java та Objective C. Вона також пропонує понад 20 традиційних алгоритмів машинного навчання, таких як класифікація, регресія та кластеризація.
Нейронні мережеві моделі NeoML підтримують понад 100 типів шарів, а бібліотека є багатоплатформенною,能够 бути запущеною на операційних системах, таких як Windows, Linux, macOS, iOS та Android, і вона оптимізована для процесорів CPU та GPU.
NeoML вже використовується розробниками у США, Канаді, Німеччині, Нідерландах, Бразилії, Китаї, Індії та Південній Кореї. Структура доступна на GitHub.
