Google เปิดตัวเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง TensorFlow สำหรับข้อมูลกราฟิกโดยเฉพาะ

เมื่อเร็วๆ นี้ Google ได้เปิดตัว Neural Structured Learning (NSL) อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์ส (ปัญญาประดิษฐ์) โดยใช้วิธี Neural Graph Learning เพื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียมตามชุดข้อมูล แผนภูมิที่หลากหลาย และข้อมูลที่มีโครงสร้างแตกต่างกัน

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง NSL ถูกสร้างขึ้นเพื่อให้เข้ากันได้ดีเยี่ยมกับ TensorFlow ซึ่งเป็นไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในงานการรับรู้และการทำความเข้าใจภาษาที่หลากหลาย และได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับทั้งสองอย่าง โดยผู้ปฏิบัติงานด้านการเรียนรู้ของเครื่องทั้งที่มีประสบการณ์และไม่มีประสบการณ์สามารถใช้งานได้ โดยพื้นฐานแล้ว NSL สามารถสร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ปรับใช้ NLP และเรียกใช้การคาดการณ์จากชุดข้อมูลกราฟิก เช่น บันทึกทางการแพทย์หรือกราฟ กราฟความรู้

• Google ออกการอัปเดตฉุกเฉินสำหรับ Chrome ผู้ใช้ควรอัปเดตทันที

การเรียนรู้เชิงโครงสร้างประสาทเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์ส

“การใช้ประโยชน์จากสัญญาณโครงสร้างเฉพาะในระหว่างการฝึกอบรมช่วยให้นักพัฒนาได้รับแบบจำลองที่มีความแม่นยำสูงสุดมากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปริมาณข้อมูลที่ติดป้ายกำกับค่อนข้างน้อย การฝึกอบรมตามสัญญาณที่มีโครงสร้างยังช่วยสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น เทคนิคการฝึกอบรมประเภทนี้มีการใช้กันอย่างแพร่หลายภายในที่ Google เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลในทางบวกและรวดเร็วยิ่งขึ้น” ทีมวิศวกรของ TensorFlow กล่าวในบล็อกโพสต์

NSL สามารถฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องผ่านการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลเต็มรูปแบบ การเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้ดูแล หรือการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ดังนั้นจึงเป็นการสร้างแบบจำลอง โมเดลนี้ใช้สัญญาณกราฟิกเพื่อสร้างมาตรฐานกระบวนการฝึกอบรม ในบางกรณี อาจมีโค้ดน้อยกว่า 5 บรรทัด

• Google เปิดตัว Google Go ทั่วโลก ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่เบามากพร้อมฟีเจอร์ที่มีประโยชน์มากมาย ซึ่งสามารถแทนที่แอปพลิเคชัน Googe ได้

โครงสร้างการดำเนินงานของกรอบการเรียนรู้โครงสร้างประสาท

นอกจากนี้ เฟรมเวิร์กใหม่นี้ยังมีเครื่องมือในตัวจำนวนหนึ่งที่สามารถช่วยนักพัฒนาจัดโครงสร้างข้อมูลและ API ของตนเอง เพื่อสร้างโมเดลการฝึกอบรมฝ่ายตรงข้ามด้วยจำนวนบรรทัดโค้ดขั้นต่ำ

ก่อนหน้านี้ในเดือนเมษายน Google Cloud ยังได้เปิดตัวโซลูชันการฝึกอบรมบางส่วนสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ชีตที่ลิงก์ใน BigQuery และ AutoML Tables

ในข่าวอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับสาขาปัญญาประดิษฐ์ เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว Google AI (เดิมชื่อ Google Research) ได้เปิดตัวเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส SM3 ซึ่งเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพโดยเฉพาะสำหรับโมเดลการฝึกอบรมภาษาขนาดใหญ่ เช่น BERT ของ Google และ OpenAI ของ GPT2

• ขณะนี้ Google Photos อนุญาตให้ค้นหารูปภาพด้วยข้อความ โดยแยกข้อความออกจากรูปภาพ

หน้าเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส SM3 บน Github

คุณสามารถค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง NSL ได้ตามที่อยู่ต่อไปนี้:

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