Додано підтримку Python до відкритої бібліотеки NeoML від ABBYY

Компанія цифрової інтелекту ABBYY оголосила про нове велике оновлення своєї 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 найкращою мовою для машинного навчання та штучного інтелекту.

Нова структура також включає вдосконалення швидкості на 5-10 разів та понад 20 нових методів машинного навчання, включаючи 10 мережевих шарів та методи оптимізації. NeoML підтримує чіпи Apple (AAPL ) M1, GPU на основі Linux та Intel (INTC ) GPU, що означає розширення сфери застосування бібліотеки. Це також означає, що розробники можуть використовувати структуру для створення застосунків та рішень, що використовують штучний інтелект.

Популярність Python

Python використовується в різних галузях для завдань, таких як автоматизація, веб-розробка, скриптинг, веб-скрейпінг та аналіз даних. Його використовують великі компанії, такі як Google (GOOGL ), Pinterest, Spotiffy, Dropbox (DBX ) та багато інших.

Поза приватним сектором академія також використовує його для навчання студентів програмуванню. Універсальність Python робить його таким популярним, а новий розвиток ABBYY ще більше дозволяє розробникам та компаніям використовувати NeoML для створення, тренування та розгортання моделей для ідентифікації об’єктів, класифікації, семантичної сегментації, верифікації та прогнозування.

NeoML

З новими вдосконаленнями швидкості NeoML є однією з найшвидших бібліотек машинного навчання, що пропонує вдосконалення швидкості до 10 разів для класичних алгоритмів та до 30% швидше навчання та висновку нейронних мереж порівняно з попередньою структурою.

При порівнянні з двома найкращими відкритими бібліотеками машинного навчання NeoML пропонує вдосконалення швидкості на 50% у середньому. Через це структура особливо корисна для клієнтських, багатокористувацьких застосунків. Висока ефективність хмари 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 драйвером технологічних інновацій. Ми ставимо за мету підтримувати розвиток штучного інтелекту, працюючи разом з розробниками для подальшого зростання та вдосконалення нашої відкритої бібліотеки”, – сказав Оркатт. “NeoML відкриває нові можливості для розробників, дозволяючи їм експериментувати, створювати та запускати інноваційні ініціативи, використовуючи високу швидкість висновку, 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 інше. Моделі можна застосовувати у хмарі, на місці, 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 підтримують понад 100 типів шарів, а бібліотека є багатокористувацькою, здатною працювати на операційних системах, таких як Windows, Linux, macOS, iOS та Android, а також оптимізованою для процесорів CPU та GPU.

NeoML вже використовується розробниками у США, Канаді, Німеччині, Нідерландах, Бразилії, Китаї, Індії та Південній Кореї. Структура доступна на GitHub.