La società di intelligence digitale ABBYY ha annunciato un nuovo importante aggiornamento per la sua libreria di apprendimento automatico multipiattaforma e open source NeoML. La piattaforma consente agli sviluppatori di creare, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico e il nuovo aggiornamento offre supporto per il linguaggio di programmazione Python, che è il linguaggio migliore per l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale.
Il nuovo framework prevede anche miglioramenti della velocità 5-10x e oltre 20 nuovi metodi ML, inclusi 10 livelli di rete e metodi di ottimizzazione. NeoML supporta chip Apple M1, GPU su macchine basate su Linux e GPU Intel, il che significa un’espansione di casi d’uso e scenari indirizzabili per la libreria. Significa anche che gli sviluppatori possono utilizzare il framework per creare applicazioni e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
La popolarità di Python
Python è utilizzato in vari settori per attività come automazione, sviluppo web, scripting, web scraping e analisi dei dati. È utilizzato da importanti aziende come Google, Pinterest, Spotiffy, Dropbox e molti altri.
Al di fuori del settore privato, il mondo accademico lo utilizza anche per insegnare agli studenti come programmare. La versatilità di Python è ciò che gli conferisce una così alta popolarità e il nuovo sviluppo di ABBYY consente inoltre agli sviluppatori e alle aziende di utilizzare NeoML per creare, addestrare e distribuire modelli per l’identificazione degli oggetti, la classificazione, la segmentazione semantica, la verifica e la modellazione predittiva.
NeoML
Con i nuovi miglioramenti della velocità, NeoML è uno dei framework di machine learning più veloci disponibili, offrendo prestazioni fino a 10 volte più veloci per gli algoritmi classici e training e inferenza della rete neurale fino al 30% più veloci rispetto al framework precedente.
Rispetto alle due principali librerie di machine learning open source, NeoML offre in media prestazioni più veloci del 50%. Per questo motivo, il framework è particolarmente utile per le applicazioni multipiattaforma rivolte ai clienti. L’elevata efficienza del cloud di NeoML consente alle aziende di utilizzare le risorse cloud disponibili nel miglior modo possibile.
Bruce Orcutt è Senior Vice President of Product Marketing presso ABBYY.
“L’open source è un potente motore di innovazione tecnologica. Miriamo a supportare i progressi nell’intelligenza artificiale collaborando con la comunità degli sviluppatori per far crescere e migliorare ulteriormente la nostra libreria open source”, ha affermato Orcutt. “NeoML apre nuove opportunità agli sviluppatori consentendo loro di sperimentare, costruire e lanciare iniziative innovative sfruttando l’elevata velocità di inferenza del framework, l’indipendenza dalla piattaforma e il supporto per dispositivi mobili. Invitiamo tutti gli sviluppatori, i data scientist e il mondo accademico a utilizzare e contribuire a NeoML su GitHub .
NeoML può elaborare e analizzare i dati in vari formati diversi, come testo, immagine, video e altro. I modelli possono essere applicati nel cloud, in locale, nel browser e sul dispositivo e la libreria supporta i linguaggi di programmazione C++, Java e Objective C. Offre inoltre oltre 20 algoritmi ML tradizionali come classificazione, regressione e framework di clustering.
I modelli di rete neurale del framework supportano più di 100 tipi di livelli e la libreria è multipiattaforma, in grado di essere eseguita su sistemi operativi come Windows, Linux, macOS, iOS e Android ed è ottimizzata per processori CPU e GPU.
NeoML è già utilizzato da sviluppatori negli Stati Uniti, Canada, Germania, Paesi Bassi, Brasile, Cina, India e Corea del Sud. Il framework è disponibile su GitHub .
