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TensorFlow产品总监:机器学习前进让AI使用成或许

  新浪科技讯 8月31日上午音讯,在2019国际人工智能大会期间,TensorFlow全球产品总监Kemal EI Moujahid在主题论坛环节宣布讲演。Kemal表明,今日,人们考虑、和核算机互动的方法发生了很大的改动。得益于人工智能,有些职业会发生根赋性的改动,比方农业、医疗、教育。

  人工智能能够用来处理有挑战性的现实问题,例如:帮忙农人监测作物(如全球5亿人口依托的木薯)中的病虫害;帮忙海洋生物学家辨认濒危物种;帮忙医师确诊疾病,如运用视网膜扫描技能确诊心血管疾病。

  Kemal在说到人工智能与机器学习的联系时表明,前者研讨的是怎么让机器更智能,帮人处理问题。而后者是人工智能的一个部分,人工智能是经过规矩让机器变聪明,而机器学习是让机器自己去学习而变得愈加智能。

  在讲演中,Kemal提出,机器学习范畴的三大前进使得人工智能的这些应用在今日成为可能。

  榜首,数据变得愈加普遍化和易获得。机器学习需求海量的数据,曩昔数据没有像现在这么足够,而现在甚至有许多免费的数据供应机器学习。 各类学科中的各种数据集已成为机器学习体系的燃料,例如,Open Images Dataset便是一个由包括数千个类别的超越900万张图画组成的数据集。

  第二,核算才能获得了飞速前进。人工智能的开展需求十分充分的算力,算力的开展现在呈现出指数级的增加。例如,Tensor Processing Units(TPUs),能在短短几分钟内而非几小时内,就练习完结机器学习模型。一套TPUs的核算才能是1990年的核算机的10000倍。

  第三,以更快的速度构建更杂乱的模型和技能。例如,在自然语言了解范畴,研讨人员正在获得令人难以置信的发展。

  “有了这三个最重要的要素,怎么整合起来呢?答案便是TensorFlow。”

  Kemal表明,自2015年开源以来,TensorFlow已生长为一个灵敏的机器学习结构,现在已到2.0阶段,下载量4100万,提交次数5万+,代码改动恳求(PR)9900+,奉献量1800+。

  TensorFlow2.0的特点是更简单去运用、易于把握;功用更强壮,能让每个人快速去做很多数据集数据的运算;可扩展,经过在谷歌全体系基础上进行测验,可布置在从小型设备到大型服务器的各类设备上。

  其间,跟着TensorFlow社区在全球范围内扩展,能够帮忙新触摸机器学习的开发者学习运用TensorFlow去处理当地社区问题。

  比方空气质量监测,全球每年有420万人由于空气污染而丧生,而印度的空气污染问题特别严峻,在冬天,其空气质量指数可到达正常值的4倍。

  德里的一群学生就运用TensorFlow完成了一个本钱低价的空气质量监测处理方案。他们开发的AirCognizer应用程序,运用手机相机拍照的相片进行实时空气质量评价,只需拍下一张天空的相片,便可得知空气质量指数。(雪梅)

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