LinuxDoc.ru - Новости Linux - Новые системы машинного обучения от Fаcebook и Google

Новые системы машинного обучения от Fаcebook и Google

LinuxDoc.Ru,
Опубликовано несколько новых открытых проектов в области машинного обучения: DeOldify - проект, использующий наработки в области глубинного машинного обучения для автоматического раскрашивания чёрно-белых фотографий и восстановления качества старых изображений. Основной системы является генеративно-состязательная сеть (GAN), включающая две нейронные сети - одна генерирует образцы, а вторая отбраковывает недостаточно реалистичные результаты. В разработке используются библиотеки Fast.AI, PyTorch и Tensorboard (надстройка над Tensorflow для PyTorch). Модель обучена на структурированной коллекции изображений ImageNet. Для повышения качества фотографий используется та же модель, что и для раскраски, которая расширена элементами для корректировки яркости и контраста и обучена с использованием симуляции выцветших фотографий и фотографий снятых на старые или плохие фотоаппараты. Код проекта опубликован под лицензией MIT. Компания Facebook открыла исходные тексты платформы Horizon, которая преподносится как первая платформа обучения с подкреплением (RL), которую можно использовать для оптимизации систем в крупных промышленных окружениях. Horizon уже более года используется в различных приложениях Facebook для решения таких задач, как персонализация рекомендаций в мессенджере, принятие решений о частоте и доставке уведомлений (пользователь получает только наиболее релевантные уведомления о новых публикациях и комментариях) и оптимизация качества потокового видео (выбор битрейта и корректировка параметров на лету во время воспроизведения видео в режиме 360-градусов на основе оценки качества канала связи и состояния буферизации). Horizon предоставляет готовые компоненты для обучения с использованием популярных алгоритмов обучения с подкреплением, обработки и преобразования данных, распределённого обучения, выбора оптимальных стратегий и оптимизации. Платформа рассчитана на решение прикладных задач, в которых фигурируют массивы данных в миллионы и миллиарды наблюдений и достаточно медленный цикл обратной связи (по сравнению с симулятором). В отличие от других платформ, которые прежде всего рассчитаны на проведение экспериментов и создание исследовательских прототипов, Horizon изначально развивается как готовое решение, пригодное для внедрения на предприятиях. Платформа использует PyTorch 1.0 для моделирования и обучения, и применяет Caffe2 для хранения и обработки моделей. Поддерживаются алгоритмы Q-обучения (DQN, Deep Q-Network) Discrete-Action DQN, Parametric-Action DQN, Double DQN, Dueling DQN и Dueling Double DQN, а также алгоритмы DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) и SAC (Soft Actor-Critic). Код платформы написан на языке Python и опубликован под лицензией BSD. Компания Google опубликовала реализацию метода машинного обучения BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и готовые натренированные модели к нему. BERT позволяет создавать системы для обработки информации на естественном языке (NLP, Natural Language Processing). Например, BERT может применяться для построения автоответчиков, ботов и различных диалоговых систем, отвечающих на задаваемые вопросы и определяющих смысл фраз. В тесте SQuAD F1 решение на базе BERT продемонстрировало уровень точности ответов на вопросы в 93.2%, что на 2% лучше, чем результат, полученный при прохождении данного теста человеком. В тесте GLUE система BERT показала уровень точности в 80.4% (на 7.6% лучше прошлого рекорда), в тесте MultiNLI - 86.7% (на 5.6% лучше). Система построена на базе фреймворка TensorFlow и поставляется под лицензией Apache 2.0. Для загрузки также доступно несколько натренированных моделей, которые также распространяются под лицензией Apache 2.0. dbclf - открыт код мобильного приложения Identify Dog Breeds для идентификации пород собак по картинке c помощью нейросети. Программа использует платформу TensorFlow. Для обучения модели использована база данных изображений собак ImageNetDogs. Код распространяется под лицензией Apache 2.0.
linux

Новости Linux

. Новые системы машинного обучения от Fаcebook и Google Новые системы машинного обучения от Fаcebook и Google
Если Вы обнаружите в опубликованных документах ошибки, опечатки, несоответствия и неточности - сообщите о них.
>>> Доступен четвёртый бета-выпуск FreeBSD 12.0. Выпуск FreeBSD 12.0-BETA4 доступен для архитектур amd64, i386, powerpc, powerpc64, powerpcspe, sparc64 и armv6, armv7 и aarch64. Дополнительно подготовлены образы для систем виртуализации (QCOW2, VHD, VMDK, raw) и облачных окружений Amazon EC2. Релиз FreeBSD 12.0 запланирован на 11 декабря.
>>> Компания Mozilla представила две новые функции, предложенные в рамках инициативы Test Pilot, которая предоставляет пользователям возможность оценить и протестировать экспериментальные функции, развиваемые для будущих выпусков Firefox. Для участия в программе необходимо установить специальное дополнение Test Pilot (учетная запись в системе Firefox Account при этом не обязательна), в котором будет доступен список предлагаемых для тестирования возможностей. В процессе работы Test Pilot осуществляется сбор и отправка обезличенной статистики о характере работы с тестируемыми дополнениями.
>>> Компания Google представила инициативу по добавлению в браузер Chrome программных интерфейсов, позволяющих создавать web-приложения, близкие по своим возможностям к обычным самодостаточным пользовательским программам. Указанные API дадут возможность использовать браузер в качестве напоминающей Cordova или Electron платформы для разработки программ, предоставляющей доступ к расширенным возможностям операционной системы и оборудования.
>>> Опубликован релиз пакета wayland-protocols 1.17, содержащего набор протоколов и расширений, дополняющих возможности базового протокола Wayland и предоставляющих возможности, необходимые для построения композитных серверов и пользовательских окружений.


Редакция портала:

Добро пожаловать на сайт, посвященный документации к ОС Linux, ее переводу и распространению. Мы надеемся, что Вы найдете тут всю необходимую информацию. Здесь представлены три основных вида документации на русском языке: руководства (man-pages), HOWTO и mini-HOWTO. В скором будущем возможно появление и других видов документации.
Авторские права на представленные документы принадлежат авторам перевода и распространяются в соответствии со Стандартной Общественной Лицензией, если в документе не указано обратное.
Если Вы обнаружите в опубликованных документах ошибки, опечатки, несоответствия и неточности - сообщите о них.