Google выпускает платформу машинного обучения TensorFlow специально для графических данных

Google недавно официально представил Neural Structured Learning (NSL), структуру машинного обучения (искусственного интеллекта) с открытым исходным кодом, использующую метод обучения нейронных графов для обучения нейронных сетей на основе набора данных, различных диаграмм и по-разному структурированных данных.

В частности, NSL создан для превосходной совместимости с TensorFlow — библиотекой программного обеспечения с открытым исходным кодом для машинного обучения в различных задачах когнитивного и языкового понимания — и специально разработан для обоих. Его могут использовать как опытные, так и неопытные специалисты по машинному обучению. По сути, NSL может создавать модели компьютерного зрения, развертывать NLP и выполнять прогнозы на основе наборов графических данных, таких как медицинские записи или графики знаний.

• Google выпускает экстренное обновление для Chrome, пользователи должны обновить его немедленно

Neural Structured Learning — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом.

«Использование определенных структурных сигналов во время обучения позволяет разработчикам получать модели с более оптимальной точностью, особенно когда объем размеченных данных относительно невелик. Обучение на основе структурированных сигналов также помогает создавать более надежные модели. Эти типы методов обучения широко используются внутри компании Google для повышения производительности моделей более позитивным и быстрым способом», — сообщила команда инженеров TensorFlow в своем блоге.

NSL может обучать модели машинного обучения посредством полностью контролируемого обучения, полуконтролируемого обучения или неконтролируемого обучения, тем самым создавая модели.Модель использует графические сигналы для стандартизации процесса обучения, в некоторых случаях с использованием менее 5 строк кода.

• Google запускает Google Go по всему миру — чрезвычайно легкую версию со множеством полезных функций, которая может заменить приложение Googe.

Операционная структура структуры нейронного структурированного обучения

Кроме того, эта новая платформа также имеет ряд встроенных инструментов, которые могут помочь разработчикам структурировать свои собственные данные и API для создания обучающих состязательных моделей с минимальным количеством строк кода.

Ранее, в апреле, Google Cloud также представила несколько решений для обучения структурированным данным, таких как связанные листы в таблицах BigQuery и AutoML.

Что касается других новостей, связанных с областью искусственного интеллекта, на прошлой неделе Google AI (ранее известный как Google Research) также выпустил инструмент с открытым исходным кодом SM3 — оптимизатор, специально предназначенный для обучения моделей крупномасштабных языков, таких как BERT от Google и OpenAI от GPT2.

• Google Photos теперь позволяет искать изображения по тексту и извлекать текст из изображений

Страница инструментов SM3 с открытым исходным кодом на Github

Дополнительную информацию о платформе машинного обучения NSL можно найти по следующим адресам:

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