O Google lança a estrutura de aprendizado de máquina TensorFlow especificamente para dados gráficos

O Google introduziu recentemente oficialmente o Neural Structured Learning (NSL), uma estrutura de aprendizado de máquina (inteligência artificial) de código aberto, que usa o método Neural Graph Learning para treinar redes neurais com base em uma variedade de gráficos e dados estruturados de maneira diferente.

Em particular, o NSL foi desenvolvido para oferecer excelente compatibilidade com o TensorFlow – uma biblioteca de software de código aberto para aprendizado de máquina em uma variedade de tarefas cognitivas e de compreensão de linguagem – e foi projetado especificamente para ambos. Essencialmente, a NSL pode criar modelos de visão computacional, implantar PNL e executar previsões a partir de conjuntos de dados gráficos, como registros médicos ou gráficos.

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Neural Structured Learning é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto

“Aproveitar sinais estruturais específicos durante o treinamento permite que os desenvolvedores obtenham modelos com maior precisão, especialmente quando a quantidade de dados rotulados é relativamente pequena. O treinamento baseado em sinais estruturados também ajuda a criar modelos mais robustos. Esses tipos de técnicas de treinamento têm sido amplamente utilizados internamente no Google para melhorar o desempenho dos modelos de uma forma mais positiva e rápida”, disse a equipe de engenharia do TensorFlow em uma postagem no blog.

NSL pode treinar modelos de aprendizado de máquina por meio de aprendizado totalmente supervisionado, aprendizado semissupervisionado ou aprendizado não supervisionado, criando assim modelos. O modelo usa sinais gráficos para padronizar o processo de treinamento, em alguns casos com menos de 5 linhas de código.

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Estrutura operacional da estrutura de aprendizagem estruturada neural

Além disso, esta nova estrutura também possui uma série de ferramentas integradas que podem ajudar os desenvolvedores a estruturar seus próprios dados e APIs para criar modelos adversários de treinamento com um número mínimo de linhas de código.

Anteriormente, em abril, o Google Cloud também introduziu algumas soluções de treinamento para dados estruturados, como planilhas vinculadas no BigQuery e AutoML Tables.

Em outras notícias relacionadas ao campo da inteligência artificial, na semana passada o Google AI (anteriormente conhecido como Google Research) também lançou a ferramenta de código aberto SM3 – um otimizador específico para treinar modelos de linguagens de grande escala como o BERT do Google e o OpenAI do GPT2.

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Página de ferramentas de código aberto SM3 no Github

Você pode encontrar mais informações sobre a estrutura de aprendizado de máquina NSL nos seguintes endereços:

• https://www.tensorflow.org/neural_structured_learning/
• https://medium.com/tensorflow/introduzindo-neural-estruturado-learning-in-tensorflow-5a802efd7afd