بايدو المصادر المفتوحة لمنصة التعلم العميقة PaddlePaddle

مع الأخذ بعين الاعتبار من بعض نظرائه في الولايات المتحدة مثل جوجل ، قررت شركة البحث الصينية عملاق الإنترنت بايدو فتح المصدر منصة التعلم العميق.

تدعي الشركة أن النظام الأساسي ، أطلق عليها اسم رمز سيجعل PaddlePaddle بعد PArallel Distributed Deep Larning ، المطورين يركزون على البنية عالية المستوى لنماذجهم دون الحاجة إلى القلق بشأن التفاصيل ذات المستوى المنخفض. وتقول كاليسا كول ، المتحدثة باسم بايدو ، إن برنامج الترجمة الآلية المكتوب مع PaddlePaddle ، يتطلب ، على سبيل المثال ، رمزًا أقل بكثير من البرامج الأخرى للتعلم العميق.

تستخدم منصة PaddlePaddle داخليًا من قِبل بايدو لتطوير منتجات وتقنيات للبحث. وقال بايدو: الترتيب ، وتصنيف الصور على نطاق واسع ، والتعرف البصري على الحروف ، والترجمة الآلية والإعلان.

[اقرأ المزيد: يحتاج جهاز الكمبيوتر الجديد إلى هذه البرامج المجانية الممتازة الـ 15]

ستقوم الشركة بإصدار البرنامج مع الوثائق و المواصفات إلى GitHub في 30 سبتمبر ، بموجب ترخيص Apache مفتوح المصدر. إصدار ألفا ما قبل الإصدار متاح بالفعل.

أعلنت شركة جوجل في شهر نوفمبر من العام الماضي عن إطلاق المصدر المفتوح لنظام TensorFlow ، وهو الجيل الثاني من نظام التعلم الآلي. كما أصدرت شركة مايكروسوفت بموجب ترخيص مفتوح المصدر مجموعة أدوات تعليمية عميقة تسمى Computational Network Toolkit (CNTK) التي تصف الشبكات العصبية كسلسلة من الخطوات الحسابية من خلال الرسم البياني الموجه. لقد أطلق موقع Facebook أيضًا على مجتمع المصدر المفتوح بعض برامج التعلم العميق الخاصة به.

توفر المصادر المفتوحة فوائد لهذه الشركات حيث يمكنها الاستفادة من مجموعة أكبر من الباحثين والمهندسين وحتى الهواة الذين يقومون بإصلاح الشفرة والبناء عليها.

تعتقد بايدو أن منصتها تجعل من السهل على المتحمسين والمبرمجين الاستفادة من أدوات التعلم العميقة ، وهي ليست مصممة فقط للباحثين الذين يتعلمون الآلية. "نعتقد PaddlePaddle هو إضافة مهمة لأدوات التعلم العميقة الأخرى هناك لأنه من السهل الحصول على وتشغيلها" ، وقال كول.

أيضا يرى بايدو فرصة لمجموعة متنوعة من منصات التعلم العميق ، استهداف أنواع مختلفة من الناس وقال "هناك الكثير من المجالات التي يتأثر بها التعلم العميق ، ومن المنطقي أن الأدوات المختلفة ستكون مناسبة لمختلف أنواع الناس". وأشارت إلى الرعاية الصحية والنقل كقطاعين من الصناعات الكثيرة التي يمكن أن تستفيد من الذكاء الاصطناعي.

تدعم هذه المنصة معماريات الشبكات العصبية المستخدمة على نطاق واسع ، مثل الشبكات العصبية التحويلية والشبكات العصبية المتكررة ، ويمكن أن تتسع لعدد كبير من وحدات معالجة الرسومات أو وحدات المعالجة المركزية على أجهزة متعددة. للاستفادة من قوة الحوسبة غير المتجانسة ، يحدث التحسين على مستويات مختلفة من المنصة بما في ذلك الحوسبة والذاكرة والهندسة والاتصالات ، حسبما قال بايدو.