La task force ChatGPT sarà istituita dall’Europa
L'organismo che unisce i supervisori nazionali della privacy europei ha dichiarato giovedì di aver istituito una task force dedicata a ChatGPT
Google rilascia il framework di machine learning TensorFlow specifico per i dati grafici
Google ha recentemente introdotto ufficialmente il Neural Structured Learning (NSL), un framework open source di machine learning (intelligenza artificiale), che utilizza il metodo Neural Graph Learning per addestrare reti neurali basate su una serie di dati, una varietà di grafici e dati strutturati in modo diverso.
In particolare, NSL è progettato per un'eccellente compatibilità con TensorFlow, una libreria software open source per l'apprendimento automatico in una varietà di attività cognitive e di comprensione del linguaggio, ed è progettato specificamente per entrambi. Può essere utilizzato sia da professionisti esperti che inesperti dell'apprendimento automatico. In sostanza, la NSL può creare modelli di visione artificiale, implementare la PNL ed eseguire previsioni da set di dati grafici come cartelle cliniche o grafici della conoscenza.
Il Neural Structured Learning è un framework di machine learning open source
“Sfruttare segnali strutturali specifici durante la formazione consente agli sviluppatori di ottenere modelli con una precisione più ottimale, soprattutto quando la quantità di dati etichettati è relativamente piccola. La formazione basata su segnali strutturati aiuta anche a creare modelli più robusti. Questi tipi di tecniche di training sono state ampiamente utilizzate internamente a Google per migliorare le prestazioni dei modelli in modo più positivo e veloce", ha affermato il team di ingegneri di TensorFlow in un post sul blog.
NSL può addestrare modelli di machine learning attraverso l'apprendimento completamente supervisionato, l'apprendimento semi-supervisionato o l'apprendimento non supervisionato, creando così modelli. Il modello utilizza segnali grafici per standardizzare il processo di addestramento, in alcuni casi con meno di 5 righe di codice.
Struttura operativa del framework di Neural Structured Learning
Inoltre, questo nuovo framework dispone anche di una serie di strumenti integrati che possono aiutare gli sviluppatori a strutturare i propri dati e le proprie API per creare modelli avversari di addestramento con un numero minimo di righe di codice.
In precedenza, ad aprile, Google Cloud aveva introdotto anche alcune soluzioni di formazione per i dati strutturati, come i fogli collegati in BigQuery e AutoML Tables.
Passando ad altre notizie relative al campo dell'intelligenza artificiale, la scorsa settimana Google AI (precedentemente noto come Google Research) ha rilasciato anche lo strumento open source SM3, un ottimizzatore specifico per l'addestramento di modelli di linguaggi su larga scala come BERT di Google e OpenAI di GPT2.
Pagina degli strumenti open source SM3 su Github
Puoi trovare maggiori informazioni sul framework di machine learning NSL ai seguenti indirizzi:
- https://www.tensorflow.org/neural_structured_learning/
- https://medium.com/tensorflow/introducing-neural-structured-learning-in-tensorflow-5a802efd7afd
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