Tenzor Flow - open-sourсes от Google

Система обучения нейронных сетей открыта для внешних разработчиков.
27 ноября 2015182424Наталья Игнатова555058

TensorFlow - новейшая система обучения от Google с открытым исходным кодом.

Обучаемость – одно из свойств нейронных сетей. Оно является главным преимуществом перед привычными алгоритмами программирования. Обучаемость нейронной сети построена на нахождении связей между нейронами и выявлении коэффициента таких связей. 

Глубокое обучение (deep learning) имеет огромное влияние на информатику. Оно дает возможности изучения новых горизонтов и разработки фантастических продуктов, которыми люди будут пользоваться каждый день.

При глубоком обучении нейронная сеть умеет находить сложные зависимости между входными данными и данными на выходе и выполнять обобщение этой информации. Под словом «глубокая» в данном случае понимают глубину графа вычислительной модели. Глубокая нейронная сеть имеет в наличии нескольких скрытых слоёв. В процессе обучения и анализа такая сеть комбинирует несколько типов входных данных для составления конечного образа (например, глаза, рта, носа).

Недавно корпорация Google пошла на редкий для себя шаг и выложила в открытый доступ код одной из своих систем машинного обучения, для того, чтобы дать возможность исследователям со всего мира присоединиться к процессу изучения и разработки. Этот ход был сделан в расчете на получение обратной связи от заинтересованных в данном вопросе исследователей.

Внутренняя обучающая инфраструктура Google DistBelief, созданная в 2011, подтолкнула специалистов Google к созданию  постоянно расширяющихся нейронных сетей для масштабного обучения тысячи ядер в вычислительных центрах.

Сегодня Google с гордостью представляет миру систему машинного обучения TensorFlow. Эта система простая в использовании, портативная и имеет полностью открытый исходный код. TensorFlow в два раза быстрее, чем DistBelief. (DistBelief была весьма успешна, но имела некоторые ограничения: узкую специализацию использования и тесную связь с инфраструктурой компании Google). Это делало невозможным предоставление её широкому кругу исследователей.

TensorFlow подходит для исследовательских целей и, в то же время, может работать на реальных устройствах: как на стандартном PC, так и на мобильном телефоне.

Главная идея состоит в том, что вы можете использовать TensorFlow для себя, вне зависимости от того, где вы работаете. TensorFlow подходит для широкого спектра задач. Специалисты Google используют её для своих экспериментов. Она также может быть использована для анализа и структурирования данных в любой области науки и жизни. Google намерена продолжать использование TensorFlow в своих продуктах и надеется, что к исследованиям и опытам присоединятся люди, заинтересованные в данном вопросе.

Пример машинного обучения вы наблюдаете каждый раз, когда общаетесь голосом с Google-поиском. Согласитесь, ещё совсем недавно человек, разговаривающий с компьютером, выглядел как минимум странно, а сегодня это в порядке вещей.

Применяемость системы глубокого обучения весьма полезна в случае, когда приходится иметь дело с большим количеством неструктурированных данных, например, при работе с астрономическими таблицами или всем привычными данными прогноза дорожной ситуации.

Для глубокого обучения необходима большая нейронная сеть, позволяющая машине обучаться самостоятельно, обрабатывая большое количество информации, обобщая её и делая выводы. И кто знает, может, в совсем недалеком будущем однажды утром ваш обычный компьютер вдруг неожиданно скажет Вам: «Привет, я скучал!».
 

Тем, кто хочет стать программистом, рекомендуем профессию «Веб-разработчик».

deep learningit новостиtenzor flow
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.