Предлагаем вашему вниманию «весенний» экспресс-обзор новостей из мира Machine Learning. Несмотря на то, что весна только началась, рассказать уже есть что:
— состоялся релиз открытой ML-платформы Kubeflow 1.0. Разработчики представили первую полноценную версию этой опенсорсной платформы машинного обучения. Kubeflow включает компоненты Tensorflow Operator (TFJob) и PyTorch Operator для распределённого обучения нейросетей с использованием соответствующих фреймворков, а также поддерживает Jupyter Notebook и прочие инструменты. Платформа была создана совместными усилиями Google, Cisco, IBM, Red Hat, CoreOS и CaiCloud;
— Google обновила самый крупный датасет для компьютерного зрения. Разработчики AI-подразделения Google выпустили 6-ю версию датасета Open Images, в которую добавили новые виды маркировки. В последней версии появились «локализованные нарративы» для 500 тысяч изображений. Это новый вид мультимодальной разметки, где синхронизированы текст аннотации, начитка и движения указателя мыши по описываемым предметам. Также были значительно расширены типы разметки визуальных взаимосвязей между объектами на изображениях, добавлено 2,5 млн разметок человеческих действий и 23,5 млн меток изображений. Сегодня Open Images — крупнейший размеченный датасет с картинками, активно применяемый для решения задач компьютерного зрения. Содержит 9 млн изображений;
— запущен ML-фреймворк для квантовых компьютеров. И снова «впереди планеты всей» разработчики из Google, представившие TensorFlow Quantum — фреймворк машинного обучения для тренировки квантовых моделей. TensorFlow Quantum позволяет строить квантовые датасеты, классические и гибридные ML-модели, обучать дискриминативные и генеративные квантовые модели, плюс поддерживает эмуляторы квантовых схем. Аналогичные продукты есть у Microsoft (Azure Quantum) и IBM (IBM Q).
Загляните за горизонт событий вместе с OTUS! Записывайтесь на наши курсы:
ПОСМОТРЕТЬ ПРОГРАММЫ