07:30

Что такое машинное обучение?

Что способствует популярности машинного обучения? Несмотря на то, что машинное обучение не является новой техникой, в последние годы интерес к этой области резко возрос. Этому способствовала серия прорывных инноваций, благодаря которым МО установило новые рекорды точности в таких областях, как обработка естественной речи и компьютерное зрение. Успех стал возможным благодаря двум факторам: огромное количество данных для обучения и доступность огромных мощностей для параллельных вычислений с помощью современных графических процессоров. Кроме этого, появились целые облачные кластеры для машинного обучения. Сегодня любой пользователь может использовать услуги компаний вроде Amazon, Google и Microsoft для разработки собственных моделей. По мере роста популярности МО технологические гиганты создают специализированное оборудование, предназначенное для запуска и обучения моделей машинного обучения. Например, Google занимается разработкой специализированных тензорных процессоров (TPU), которые ускоряют процесс обучения алгоритмов.  В 2021 году компания представила четвертую версию чипа для совершенствования облачной инфраструктуры Google. По словам разработчиков, кластер из 4096 TPUv4 сможет обеспечить производительность более одного экзафлопса. Задачи МО все чаще выполняются на телефонах и компьютерах потребительского уровня, а не только в облачных центрах обработки данных. В 2017 году компания Apple представила iPhone X с процессором A11 Bionic, оборудованный специальным чипом для вычислений задач машинного обучения. С каждым годом компания совершенствует процессор, обеспечивая возможность развертывания требовательных алгоритмов на мобильных устройствах.Google также всячески старается поддерживать МО-гонку на мобильных устройствах. Летом 2021 года компания представила платформу Android ML и добавила TensorFlow Lite в сервисы Play. По словам разработчиков, благодаря этому обработка алгоритмов на устройстве обеспечит меньшую задержку, более эффективное использование батареи и функции, не требующие подключения к сети.

Нет новостей