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Google TensorFlow Lite Fabricante Modelo se adapta estado-de-la-arte de los modelos en el dispositivo de IA

Google anunció el día de hoy TensorFlow Lite Modelo Maker, una herramienta que se adapta estado-de-la-arte de los modelos de aprendizaje automático a la costumbre de conjuntos de datos, utilizando una técnica conocida como transferencia de aprendizaje. Ajusta la máquina de aprendizaje de los conceptos con una API que permite a los desarrolladores de modelos de trenes en Google TensorFlow AI marco con sólo unas pocas líneas de código, y la implementación de los modelos en el dispositivo de aplicaciones de la AI.

Herramientas como el Fabricante Modelo podría ayudar a las empresas a incorporar AI en sus flujos de trabajo más rápido que antes. De acuerdo a un estudio realizado por Algorithmia, el 50% de las organizaciones gastan entre 8 y 90 días de la implementación de una sola máquina modelo de aprendizaje, con la mayoría de culpar a la duración de una falla a escala.

Fabricante modelo, que actualmente sólo soporta la imagen y el texto de clasificación de casos de uso, funciona con muchos de los modelos en TensorFlow Hub, Google biblioteca para reutilizables de la máquina de módulos de aprendizaje. («Módulos» en este contexto se refiere a la auto-contenida algoritmos junto con los activos que pueden ser utilizados a través de diferentes AI tareas.) Esencialmente, el Fabricante Modelo se aplica los modelos entrenados en una tarea a otra tarea relacionada a diferentes niveles de precisión, de acuerdo a varios parámetros especificados en el principio.

La exactitud del modelo puede ser mejorado con el Fabricante Modelo cambiando el modelo de la arquitectura, que requiere la edición de una línea de código. Después de los datos de entrada específicos para un dispositivo de AI está cargada, el Fabricante Modelo evalúa el modelo y las exportaciones como un TensorFlow Lite modelo. (TensorFlow Lite es una versión de TensorFlow que está optimizado para móviles, embebidos y dispositivos de internet de las cosas.)

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Los modelos creados por TensorFlow Lite Modelo Maker tiene metadatos, incluyendo legible por máquina parámetros como la media, la desviación estándar de la categoría archivos de etiqueta, y legible parámetros tales como descripciones del modelo y licencias. Google señala que los campos como las licencias pueden ser cruciales para decidir si un modelo puede ser utilizado, mientras que otros sistemas pueden utilizar los legible por máquina, los parámetros para generar el código de contenedor.

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En los próximos meses, Google tiene la intención de mejorar el Fabricante Modelo para apoyar a más tareas, incluyendo la detección de objetos y varias tareas de procesamiento de lenguaje natural. En concreto, se dice que va a agregar BERT, una preformación de la técnica para el procesamiento del lenguaje natural, para aplicaciones tales como pregunta-y-respuesta.

El lanzamiento del Modelo Fabricante sigue en los talones de un API — Cuantización Conscientes de Formación (QAT) — que los trenes más pequeño, más rápido TensorFlow modelos con las ventajas de rendimiento de cuantización (el proceso de asignación de valores de entrada de un gran conjunto de valores de salida en un conjunto más pequeño), mientras que la retención cerca de su original exactitud. A principios de año, Google dio a conocer TensorFlow Cuántica, una máquina marco de aprendizaje para la formación de modelos cuántica, en la TensorFlow Dev Cumbre.