Pull to refresh

TensorFlow: машинное обучение от Google, теперь – умнее и для всех

Machine learning *
Translation
Original author: Sundar Pichai, CEO, Google
Всего-то пару лет назад мы не могли общаться с приложениями Google сквозь уличный шум, не переводили русские надписи в Google Translate и не искали фото того самого лабрадудля в Google Photos, только лишь о нём услышав. Дело в том, что наши приложения были тогда недостаточно умны. Что ж, очень быстро они стали значительно, значительно умнее. Сегодня, благодаря технологии машинного обучения, все эти замечательные штуки, равно как и многое другое и более серьёзное, мы можем делать играючи.

В общем, встречайте: мы создали принципиально новую систему машинного обучения по имени TensorFlow. TensorFlow быстрее, умнее и гибче в сравнении с нашей предыдущей технологией (DistBelief, с 2011, та самая, что распознавала кошку без учителя), благодаря чему стало значительно проще адаптировать её к использованию в новых продуктах и исследовательских проектах. TensorFlow – высокомасштабируемая система машинного обучения, способная работать как на простом смартфоне, так и на тысячах узлов в центрах обработки данных. Мы используем TensorFlow для всего спектра наших задач, от распознавания речи до автоответчика в Inbox и поиска в Google Photos. Такая гибкость позволяет нам конструировать и тренировать нейросетки до 5 раз быстрее в сравнении с нашей старой платформой, так что мы действительно можем использовать новую технологию значительно оперативнее.

image


Используя новую систему «прямо из цеха», мы увидели, какие возможности открывает TensorFlow. Стало ясно, что она способна оказать ещё большее влияние за пределами нашей корпорации. Сегодня мы открываем TensorFlow для всех разработчиков в open source. Мы надеемся, что это позволит всему сообществу вокруг машинного обучения, всем – от исследователей до инженеров и просто любителей – обмениваться идеями эффективнее, посредством реально работающего кода, а не путём одних лишь исследовательских статей. В качестве отдачи от этого шага мы планируем использовать вашу обратную связь, чтобы ускорить наши исследования в области машинного обучения, в итоге сделав эту технологию лучше для всех. Кстати, бонус: TensorFlow подходит не только лишь для машинного обучения. Он также может быть полезен во всех случаях, когда исследователи ищут содержание и смысл в очень сложноструктурированных данных – всюду от белковых свёрток в биоинформатике до анализа астрономических таблиц. В то время как предшествующая технология была заточена на нейронные сети и нашу внутреннюю кухню, TensorFlow достаточно обобщён и более эффективен.

Машинное обучение всё ещё в новинку и очень молодо. Сегодня компьютер по-прежнему не способен повторить то, что без усилий проделает и 4-х летний ребёнок. Каково, например, запомнить имя динозавра, увидев лишь пару предъявленных картинок, или же понять, что «Масса рабочего стекла» вовсе не о рабочем-человеке, а «Эти типы стали есть на складе» вовсе не о поедании металла и скорее всего не о людях, пришедших на склад поесть. Впереди много работы в этом направлении. Мы считаем, что TensorFlow даёт замечательную точку отсчёта в начале пути, а также – возможность нам всем идти близкими дорогами в верном направлении. Присоединяйтесь!

Only registered users can participate in poll. Log in, please.
Будете пробовать?
89.05% да 545
10.95% нет 67
612 users voted. 172 users abstained.
Tags:
Hubs:
Total votes 20: ↑16 and ↓4 +12
Views 60K
Comments Comments 30