AI框架百花齐放,端侧体验将是下一个优化重点丨对话TensoFlow产品总监

来源:DeepTech深科技      日期:2019-08-31 16:19:00    http://healthsick.com

原标题:AI框架百花齐放,端侧体验将是下一个优化重点丨对话TensoFlow产品总监

近日于上海举办的世界人工智能大年夜会,可谓集结了全中国乃至全球最重要的 AI 企业,个中更不乏一些行业风向标公司,例如谷歌,分享了其 AI 框架 TensorFlow 的最新停顿。

回想机械进修的生长,其之所所以 AI 技巧中取得长足生长的一大年夜偏向,得益于数据、算力、算法的到位,基于机械进修的应用已在实际社会中带来了广泛的影响。

在这三个方面,各类学科中的各类数据集已成为机械进修体系的燃料,例如,Open Images Dataset 就是一个由涵盖数千个类其他逾越 900 万张图象构成的数据集。为了完成更好的计算,企业抢先开辟出公用于机械进修的计算硬件,以谷歌为例,最新的 TPU 达到 420TFLOPS 峰值计算才能,比 90 年代的超算还快数倍,大年夜量 TPU 还可以构成集群。算法模型的停顿也弗成忽视,异样以谷歌在天然说话处理上的冲破来看,从轮回神经搜集、Transfomer,到可以结合高低文懂得词语的 BERT,到本年再逾越 BERT 的 XLnet,模型的退化也愈来愈快。数据大年夜爆炸就更不消说了,而 TensorFlow,简单来讲就是这三者的连接器。

向端侧退化的框架

TensorFlow 自 2015 年开源以来,和深度进修应用在各行各业遍地开花的趋势慎密绑定,曾经成为 AI 研究人员必备的基本举措措施之一。

根据现场发布的最新数据,TensorFlow 在全球范围内曾经有了 4.1 切切的下载量,超 9900 的代码修改请求。作为最成熟的 AI 框架之一,它对中国开辟者和企业来讲也颇具吸引力。

然则今朝深度进修框架不止 TensorFlow 一个,如 FaceBook 的 Caffe、百度的 PaddlePaddle,都曾经展示出必定的先发制人趋势。包含华为也在 AI 计算框架上开端有了较大年夜的举措,推出了新的计算框架 MindSpore,以求借助其具有的移动终端产品优势吸引开辟者。

那么,TensorFlow 团队将若何面对新的市场变局的出现?

针对这一成绩,TensorFlow 全球产品总监 Kemal El Moujahid 在接收 DeepTech 采访时表示,今朝 TenorFlow2.0 版本是团队任务的重点偏向,该版本的特点是易用、强大年夜、可扩大,个中两个详细的改进偏向分别是易用性的进一步晋升和针对端侧的适配优化。

图|Kemal El Moujahid(来源:谷歌)

“我们的目标是让更多没有接触过机械进修的人,可以或许轻松应用这个对象,处理他们生活中或许所处行业的成绩。这也是我们强调 TenorFlow 2.0 重要性的缘由。

我们要加大年夜投入的第二个偏向是端侧,行将在移动端持续发力。我们认为移动端是机械进修将来异常重要的偏向。随着愈来愈多小型移动设备的普及,如今其范围曾经达到约 55 亿台移动设备、2500 亿个微控制单位。在此基本之上,机械进修的应用处景异常高。在将来 TensorFlow 将重点存眷这个偏向,欲望可让 TensorFlow 加倍轻量化,将机械进修带到端侧更多范畴”,他说。

和发力端侧配套的一个断定也来自于 5G 的崛起。Kemal El Moujahid 称,5G 将对机械进修和 TensorFlow 的生长产生很大年夜的影响,由于移动端是异常重要的范畴,然则 5G 也不克不及够处理一切的互联和应用方面的成绩,比如频段成绩等。

Kemal El Moujahid 也表示,各大年夜公司在计算框架上取得停顿的局面有益于全部行业的生长:“我们异常乐于看到行业取得生长。如今,全球范围来看,固然机械进修和 AI 的普及度还处在早期阶段,然则我们不克不及忘了终究的目标:在全球推行普及机械进修和 AI。所以,我们如今能做的就是供给最好的应用和最好的技巧平台,让全部应用处景能够性更多,普及速度更快。”

他泄漏,就今朝全球下载量和社区生长的良性度来讲,团队取得了异常好的停顿。

(来源:DeepTech

医疗应用仍待迸发

当天服装论坛t.vhao.net展示的 TensorFlow 应用的几大年夜偏向,分别为应用 AI 打造更实用的产品、将 AI 用于社会公益事业、构建 AI 驱动的应用。个中,谷歌翻译的即时相机翻译正基于 TensorFlow 完成关于图片的机械翻译。

在应用机械进修处理更多全球化成绩上,一支印度团队存眷到洪水带来的本地受灾成绩,和难以预警的状况,基于 TensorFlow 生成了高精度的地图,停止了不计其数的模仿,完成了猜想地点和灾害程度的后果,据泄漏该预告算法曾经结合到谷歌的公共体系中,正在印度试点,和本地的水利局合营推行。

通用电气、腾讯天衍、网易严选的 AI 研究者亦参与分享机械进修技巧内行业内发挥价值的商用处景。

通用电气贝克休斯高等总监 Simon Mantle 泄漏,机械进修在动力范畴的应用包含大年夜范围体系异常检测、猜想组件的体系毛病和残剩应用寿命、猜想油田产量、辨认工业组件的缺点等。

网易严选算法部担任人杨杰称,今朝网易存眷机械进修在供给链和发卖真个应用,如供给链智能决定计划、搜刮体系、特性化推荐、智能告白、客服机械人等,“网易严选备货上要做发卖、补货筹划,机械进修可以赞助销量猜想,由于深刻到供给链所以猜想的周期须要更长,这对我们来讲是一大年夜挑衅,和大年夜促和上新的节拍”,他说。

腾讯天衍实验室医疗机械进修研究员孙继超则表示,腾讯将医疗视为重点计谋偏向,该实验室应用机械进修的几大年夜偏向包含:医疗机械进修平台、疾病猜想模型、医疗搜刮意图辨认、智能分诊。

他说:“谷歌在做糖尿病和癌症的筛查,腾讯觅影异样在做类似的医学影象辨认。除此以外,我们还在应用宏不雅和微不雅的数据,与当局卫计委协作猜想慢性疾病的风险,例如基于门诊记录等信息猜想脑卒中,终究相关于传统的疾病筛查可以完成精确率上的晋升,有明白致病身分的慢性疾病猜想都可以借此进步精确度。在医疗范畴应用机械进修时必定要推敲若何用上已有的信息,二是经过过程新的办法在传统行业的猜想模型上进步精确率。

然则,须要指出,有些成绩是可以处理的,有一些是弗成处理的,例如猜想逝世亡,我们须要用营业去指导技巧的应用”。

(来源:DeepTech

关于今朝中国开辟者和企业基于 TensorFlow 开辟的各类各样的应用,Kemal El Moujahid 特别提到两个公司的应用偏向惹起了他的兴趣:“第一个是爱奇艺,爱奇艺在视频编辑和分段这方面大年夜量地应用了 TensorFlow,他们应用机械进修也在移动端上传了很多很酷炫的功能。第二个是流畅说。经过过程机械进修,它完全改变了英语进修的方法办法。它应用了建议模型让用户进修英语,这或许能改变教导行业的生态。”

不过他表示,医疗范畴的应用将是他更乐见的一个偏向,但今朝来看,医疗行业的机械进修应用还没有达到团队等待的量级。

“之前谈到的心血管和皮肤疾病的检测案例,是很好的旌旗灯号,它解释机械进修能赞助医疗人员进步诊断效力。试想一下,将来我们用手机摄像头就可以做到小我的身材疾病检测,这是冲动人心的应用处景。我小我异常等待能用到这个技巧”,他说。

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