В IBM упростили обучение нейронных сетей для распознавания изображений
Одной из главных особенностей новой версии программного инструментария IBM PowerAI стала функция AI Vision, облегчающая настройку моделей машинного обучения, предназначенных для распознавания изображений. Система облегчает идентификацию и классификацию образов, а также ускоряет сам процесс распознавания, деля задачи между несколькими кластерами.
По словам Сумита Гупты, вице-президента IBM по машинному обучению, PowerAI абстрагирует машинное обучение, благодаря чему разработчикам не требуются глубокие знания программных библиотек, используемых при настройке, обучении и вводе в работу моделей. Работа с AI Vision - это все равно что использование видеопроцессоров в играх без знаний низкоуровневых интерфейсов, добавил он.
AI Vision позволит ускорить распознавание изображений автомобилями и дронами, а также упростит внедрение компьютерного зрения в компаниях различного профиля. Например, в продовольственных магазинах с помощью распознавания изображений можно было бы контролировать качество продуктов, полагают в IBM.
AI Vision работает с TensorFlow, Caffe и другими фреймворками глубинного обучения, включенными в состав PowerAI. Сам инструментарий, адресуемый ученым по данным, рассчитан на работу на серверах IBM Power с видеопроцессорами Nvidia.
