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记TensorFlow项目开源一周年

2016-11-13 12:21| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 22512| 评论: 0|原作者: 刘志勇|来自: 大数据杂谈
摘要: 年初,以大比分战胜李世乭的AlphaGo在全球成功吸睛,引爆了人工智能(AI)热。其实,现如今已经进入了AI时代,从你智能手机上的语音助手,到相机的人脸识别,聚合新闻类App帮你筛选新闻,还记得淘宝上的“猜你喜欢” ...
工具 模型 深度学习 开源 Tensorflow 树莓派
年初,以大比分战胜李世乭的AlphaGo在全球成功吸睛,引爆了人工智能(AI)热。其实,现如今已经进入了AI时代,从你智能手机上的语音助手,到相机的人脸识别,聚合新闻类App帮你筛选新闻,还记得淘宝上的“猜你喜欢”吗?他们背后都是形形色色的AI。AI已侵入生活的方方面面,深刻影响着人类的生活。

AlphaGo的灵魂就是TensorFlow。一年前,Google就将TensorFlow完全开源了。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。它除了可以判断垃圾邮件、语音辨识、黄瓜分类外,你知道它还可以做更多的事情吗?比如澳洲生物学家用来在涉临灭绝的海牛数目调查?这篇文章详细介绍了TensorFlow的现状和未来展望。

整整一年前,为了加速机器深度学习领域的发展,Google大脑部门(Google Brain Team)完全开源了TensorFlow项目。这一年是非常有意义的一年。围绕TensorFlow项目进行了大量的工作:逾480人直接为TensorFlow项目作出了贡献,包括Google员工、外部研究员、独立程序员、学生以及其他大公司的高级开发人员。在GitHub上,TensorFlow是最流行的机器学习项目。

在短短的一年内,它的提交就超过了10000次,Google大脑部门做了许多性能改进:增加了对分布式培训的支持,支持从iOS到树莓派(Raspberry Pi)平台,与广泛使用的大数据基础设施集成TensorFlow;TensorFlow可以从Go,Rust和Haskell访问;发布了领先的图像分类模型;并在GitHub,StackOverflow和TensorFlow邮件列表上回答了数千个问题。

在Google中,从大规模产品功能到探索性研究,TensorFlow都可以支持。Google最近使用TensorFlow和Tensor处理单元(TensorFlow的特殊硬件加速器)对Google翻译进行了重大改进。Magenta项目(InfoQ注:该项目是以人工智能来创作艺术,同时简化开源人工智能平台TensorFlow的用户过程。)正在开发新一代基于强化学习的模型,能够进行音乐艺术创作。最近,一位联培博士生(visiting PhD student)与Google大脑部门合作,构建了一个TensorFlow模型,这个模型可以在不同的艺术风格之间自动篡改。DeepMind还决定使用TensorFlow来促进他们所有的研究,例如,最近制作了基于原始音频生成迷人音乐的模型。

来自世界各地的人们都在使用TensorFlow做各种各样的事情,例如:

澳大利亚海洋生物学家使用TensorFlow在数以万计的高清照片中寻找海牛,以更好地了解这个涉临灭绝的群体数量。

日本一位农夫,训练了一个TensorFlow模型,可以按照大小、形状以及其他特征来挑选黄瓜并分类。

发射科医生调整TensorFlow,使其在医学扫描中能够识别帕金森病的迹象。

湾区的数据科学家在树莓派上使用TensorFlow来追踪记录加州火车的动态。

Google致力于确保从研究到生产、从最小的树莓派、大到满是GPU或TPU的服务器群集的各种设备都可以运行TensorFlow。他们正尽其所能,建立一个相关软件和机器学习模型的开源生态系统:

TensorFlow服务项目简化了在生产中提供TensorFlow模型的过程。

TensorFlow“广度和深度”模型结合了传统线性模型和现代深度神经网络的优势。

对于那些有兴趣在云中使用TensorFlow的人来说,Google Cloud Platform最近推出了Cloud Machine Learning,它提供了TensorFlow作为托管服务。

Google这次开源很有意义,尤其是对于中国的很多创业公司来说,他们大都没有能力理解并开发一个与国际同步的深度学习系统,所以TensorFlow会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。

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