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微軟

微軟近日宣布推出認知工具包(Cognitive Toolkit) 2.0正式版,並將此工具包開源釋出,這項企業級的Cognitive Toolkit 2.0包含之前測試版的數百個新功能,使得深度學習的過程更簡便,並支援開源的類神經網路套件Keras和Java語言,微軟企圖將此工具包完美地整合到AI的生態系中。

微軟首席開發經理Chris Basoglu表示,以往,一般的開發人員都各自研究自家的數學函式,創造自家的類神經網路,再研究如何用對的資料來訓練模型,但現在資料量如此龐大,演算法要在多個GPU上運行也相對複雜,GPU和設備的成本都很高,開發人員獨自建立模型是不可行的,因此,他認為開發人員需要工具。

認知工具包原本是為了加速訓練深度學習網路和其他機器學習模型,像是用搜尋引擎Bing搜尋影片的系統,或是能在對話中辨識語音的系統,不過,微軟的研究員發現,這項工具包其實也可以廣泛地運用在各行各樣的AI應用,例如新創或是有規模的公司,甚至是政府機關和學術單位都會運用到語音理解、影像辨識等。

自從微軟去年10月釋出Cognitive Toolkit的測試版之後,許多企業開始訓練類神經網路的模型,讓系統模仿人腦思考的模式一樣運行特定的任務。舉例來說,中國一家智慧醫療新創Airdoc就是用微軟雲端服務Azurec、認知服務和工具包,來快速地正確偵測糖尿病視網膜病變。

微軟的團隊微調了這個工具包,不但讓基礎程式設計能力的開發人員可以使用,也因為透過多個伺服器運行最新的GPU,讓高端的程式設計師,可以使用工具加速訓練自己建立的深度類神經網路。

微軟這次推出的正式版本,開始支援開源的類神經網路套件Keras,Keras是大多數開發人員在深度學習的應用上都會使用的套件,開發人員可以用Keras撰寫程式碼,並能享有認知工具包提供的高效率與速度,不需要改寫任何程式。

另外,Cognitive Toolkit也會藉由支援Nvidia深度學習最新版本的SDK和最新的GPU架構Volta,來加速資料訓練的能力。

除了支援Keras之外,認知工具包還支援Java,提供開發人員建立評估模型,就連像是智慧型手機資源有限的裝置上,也能透過此新工具來運行影像辨識,執行即時的訓練模型。

認知工具包是微軟要讓AI技術觸及每個人、每個地方的策略之一,除了工具包,開發人員還可以透過雲端認知服務Azure,使用和部署機器學習應用、API。

 

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