Пропустить навигацию

Машинное обучение с открытым кодом

Узнайте, что такое машинное обучение с открытым кодом. Ознакомьтесь с проектами, платформами и средствами машинного обучения с открытым кодом.

Машинное обучение с открытым кодом повсюду

От чат-ботов и распознавания изображений до прогнозного медицинского обслуживания и беспилотных автомобилей — машинное обучение используется повсюду. Оно настолько прочно вошло в нашу личную и профессиональную жизнь, что мы этого практически не замечаем.

Но по сути именно машинное обучение с открытым кодом обеспечило быстрый рост и эволюцию платформ и библиотек машинного обучения. Это позволило технологиям стать умнее и решать все более сложные задачи для людей и предприятий.

Что такое машинное обучение с открытым кодом?

За последние несколько лет популярность машинного обучения значительно возросла, и все больше компаний находят способы использования ИИ для решения бизнес-задач. Так как средства машинного обучения используются все шире, их также стало легче разрабатывать и внедрять, во многом благодаря бесплатному программному обеспечению для машинного обучения с открытым кодом.

Все больше технологических компаний бесплатно предоставляют алгоритмы машинного обучения и программные библиотеки разработчикам. Это дает последним возможность экспериментировать с проектами машинного обучения с открытым кодом.

При использовании программного обеспечения с закрытым кодом им владеет и в него может вносить изменения только один человек или организация, а пользователи обычно должны подписывать соглашение о том, что они не будут делать с этим программным обеспечением ничего, что владельцы не разрешили в явном виде. И наоборот, ПО с открытым кодом доступно каждому для просмотра, изменения и совместного использования. Поэтому пользователи могут изменять исходный код и добавлять его в свои проекты.

Возможно, вас удивит, что компании могут быть заинтересованы в бесплатной передаче своего программного обеспечения, особенно при наличии рынка коммерческого ПО. Но в этой практике есть много преимуществ — даже для крупных технологических корпораций.

Во-первых, платформы машинного обучения с открытым кодом помогают стимулировать развитие инноваций. Чем больше разработчиков применяют конкретный инструмент, тем больше шансов, что у кого-то появится гениальная идея по его использованию или улучшению. Больше разработчиков — выше вероятность того, что они обнаружат любые потенциальные ошибки или проблемы, а значит, эти проблемы будут решаться быстрее.

Кроме того, программное обеспечение с открытым кодом доступно очень многим людям. Поэтому на основе различных проектов программного обеспечения с открытым кодом часто формируются мощные сообщества. Они также способствуют эволюции, росту популярности и доступности платформ и библиотек с открытым кодом.

Преимущества машинного обучения с открытым кодом

Средства машинного обучения с открытым кодом помогают компаниям решать разнообразные технологические задачи и обеспечивают следующие преимущества:

Быстрое внесение исправлений

За программное обеспечение для машинного обучения с открытым кодом не нужно платить. Оно доступно для всех, и, естественно, привлекает многих пользователей. Поэтому, если в программном обеспечении есть ошибка или что-то работает не так, как следует, вероятнее всего, проблема будет быстро обнаружена и устранена.

Поддержка многочисленного сообщества

Платформы машинного обучения с открытым кодом привлекают множество разработчиков, и на основе таких платформ образуются огромные интернет-сообщества. У этих сообществ есть форумы, которыми ваши разработчики смогут воспользоваться, если столкнутся с трудностями или захотят узнать мнение других участников. На интернет-форумах обычно можно найти варианты решения большинства возможных проблем, и по мере роста популярности машинного обучения объем знаний сообщества также будет расти.

Возможность ускорить принятие машинного обучения

Машинное обучение обладает огромными возможностями и бесчисленным количеством вариантов использования. Но некоторым программистам, не имеющим большого опыта работы с машинным обучением, оно может показаться пугающе сложным. Разработчики с большей вероятностью будут экспериментировать с машинным обучением с открытым кодом, так как при ознакомлении с бесплатным программным обеспечением они практически ничего не теряют. А программное обеспечение с открытым кодом могут использовать разработчики с самыми разными навыками. Это также способствует его популярности у пользователей.

Непрерывность проектов

Разработчики могут работать над одним проектом несколько лет. Используя средства машинного обучения с открытым кодом, они могут быть уверены в переносимости своих навыков и опыта. Такие средства становятся все более популярными, ведь разработчики могут использовать и совершенствовать их с гарантией того, что при изменении обстоятельств все наработки не будут потеряны.

Проекты машинного обучения с открытым кодом

Хотите ознакомиться с реальными вариантами использования машинного обучения с открытым кодом? Вот лишь несколько примеров проектов машинного обучения с открытым кодом:

Style2paints

Style2paints, один из наиболее популярных проектов в GitHub, позволяет пользователям легко раскрашивать штриховые рисунки с помощью ИИ.

Глубокое преобразование голоса

Глубокие нейронные сети позволяют преобразовать любой голос в целевой. Путем распознавания и синтеза речи можно имитировать голос любого человека, например голос знаменитости.

Среда выполнения ONNX

ONNX Runtime помогает ускорить машинное обучение в разных инфраструктурах и операционных системах, а также на различных аппаратных платформах.

Наборы средств для реализации ответственного подхода к использованию ИИ

Такие наборы средств. как Fairlearn, InterpretML и Error Analysis, позволяют получить более подробные аналитические сведения о поведении модели машинного обучения, обнаружить отклонения и ошибки и найти способы создания более ответственных программ машинного обучения.

DeepSpeed

DeepSpeed — это библиотека оптимизации глубокого обучения. Она обеспечивает невероятно масштабное обучение моделей для любых пользователей — от специалистов по обработке и анализу данных, выполняющих обучение на огромных суперкомпьютерах, до тех, кто использует низкопроизводительные кластеры или даже один GPU.

OpenAI

OpenAI предлагает инструменты для разработки, обучения и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.

MLFlow

MLFlow помогает управлять всеми этапами жизненного цикла машинного обучения — от экспериментов до развертывания.

PyTorch

PyTorch предоставляет возможности обучения, средства и библиотеки для создания проектов глубокого обучения.

Как машинное обучение с открытым кодом поддерживает конкурентоспособность компаний

Что касается машинного обучения, программное обеспечение с открытым кодом упростит доступ к нему, а также будет способствовать формированию в вашей компании мышления, направленного на инновации, рост и взаимодействие. Если платформы машинного обучения с открытым кодом позволяют предприятиям использовать их и участвовать в их разработке, создается цикл обратной связи. Это позволяет открыто обмениваться идеями, решать бизнес-задачи, а также совершенствовать продукты и делать их более удобными для пользователей.

Кроме того, повышая доступность машинного обучения, платформы машинного обучения с открытым кодом помогают ускорить внедрение и принятие ИИ среди разработчиков и предприятий. Это, в свою очередь, делает ИИ лучше и умнее, то есть выигрывают все.

Средства машинного обучения с открытым кодом также помогают стартапам заявить о себе. Когда новые организации предлагают открытый код широкой аудитории, это способствует узнаваемости бренда и укрепляет доверие, вследствие чего растет число пользователей.

Выбор платформы машинного обучения с открытым кодом

На какие критерии следует ориентироваться при оценке платформ машинного обучения с открытым кодом? Обратите внимание на следующие факторы:

Скорость

Если у проекта есть временные ограничения, необходимо учитывать задержку платформы. Сколько времени пройдет с момента запуска проекта до получения первых результатов? Если для проекта требуются результаты в реальном времени, обратите внимание на платформы потоковой передачи.

Простота использования

Насколько сложно установить, настроить и использовать платформу? Сложно ли на ней программировать? Оснащена ли она гибким графическим пользовательским интерфейсом?

Ориентированность на разработчиков

Здесь вам нужно учесть опыт программирования вашей команды. Если кодирование не входит в ваш набор навыков, обратите внимание на платформы, которые почти или совсем не требуют написания кода. Некоторые платформы машинного обучения с открытым кодом предназначены для опытных разработчиков, но есть много более простых альтернатив.

Сообщество

У платформы уже есть большое активное сообщество участников? Чем больше пользователей, тем вероятнее, что в будущем появятся дополнительные ресурсы для поддержки платформы.

Взаимодействие

Платформа предназначена для использования в качестве отдельного инструмента или она работает с другими приложениями вашей организации? Подумайте, как вы хотели бы использовать платформу и будет ли она взаимодействовать с приложениями либо инфраструктурами, с которыми вам нужно работать. Например, одна из платформ, поддерживаемых Azure, — PyTorch. Это платформа глубокого обучения, ориентированная на язык Python. Кроме того, Azure работает с многими другими приложениями, например TensorFlow и Scikit-Learn. Но другая платформа может не поддерживать необходимые вам инфраструктуры.

Подробнее о Машинном обучении Azure

Получите в свое распоряжение первоклассные возможности машинного обучения, встроенную поддержку платформ с открытым кодом и средства, которые упрощают внедрение машинного обучения в организации, независимо от квалификации и опыта программирования вашей команды.

Обзор возможностей машинного обучения для специалистов по обработке и анализу данных

Узнайте, как создавать решения машинного обучения в масштабе облака в Azure и ознакомьтесь с инструментами машинного обучения для специалистов по обработке и анализу данных, а также инженеров по машинному обучению.