Машинне навчання для бізнесу (для України)

2022. KataOS – нова операційна система від Google для додатків машинного навчання



Google представив операційну систему KataOS з відкритим вихідним кодом , Оптимізовану для вбудованих пристроїв, на яких працюють програми машинного навчання. ОС призначена не для настільних комп'ютерів чи смартфонів, а для Інтернету. Мета полягає в тому, щоб створити надійно захищені системи для вбудованого обладнання або периферійних пристроїв, таких як підключені до мережі камери, які використовуються для захоплення зображень, що обробляються на пристрої або у хмарі для машинного навчання. KataOS - не перший проект Google в області операційної системи. Fuchsia, попередня експериментальна ОС, розроблена Google, зрештою перетворилася на частину реального продукту з інтелектуальним дисплеєм Nest Hub, так що можливо і KataOS принесе більше плодів і приведе до більшого впровадження, ніж інші невдалі проекти, такі як Stadia.


2022. Український ШІ стартап Neurons Lab отримав інвестиції



Українська венчурна компанія Roosh, яка займається розвитком проектів у сфері штучного інтелекту та машинного навчання, оголосила про інвестування у стартап Neurons Lab в обмін на частку від 31% до 49%. Суму угоди сторони не розголошують. Neurons Lab спеціалізується на дослідженнях, розробці та консультуванні в галузі AI/ML: допомагає малому та середньому бізнесу створювати рішення у галузі штучного інтелекту. Стартап створює рішення для клієнтів у таких основних сферах: HealthTech, EnergyTech, AI Products. Засновники – Ігор Сидоренко, Олександр Гончар та Антон Федулов.


2021. OpenAI випустила мову програмування для створення нейромереж



OpenAI представила мову програмування з відкритим кодом Triton, який, за повідомленням компанії, дозволить розробникам легко створювати високошвидкісні алгоритми машинного навчання. Розробники Triton стверджують, що мова програмування дозволить досягти максимальної продуктивності обладнання без значних зусиль. Triton призначений для написання високоефективного коду, який виконується на графічному процесорі, розробниками без досвіду роботи з CUDA. Мова сумісна з Python, розробникам вдалося за допомогою 25 рядків виконати завдання, на реалізацію якого знадобилося набагато більше ресурсів. Представлене OpenAI рішення також спрощує створення спеціалізованих ядер, які можуть бути набагато швидшими за аналоги в бібліотеках загального призначення. Компілятор автоматично оптимізує код, перетворюючи його на останніх графічних процесорах Nvidia.

2020. На Google Cloud з'явився ШІ-сервіс для отримання даних з документів і форм


Google запустив на своїй хмарній платформі новий когнітивний API-сервіс Document AI, який дозволяє автоматично витягувати інформацію, що міститься у цифрових та друкованих документах, за допомогою машинного навчання. Передбачається використання двох процесорів загального призначення, перший – для звичайних документів, другий – для анкет/форм. Є також спеціалізовані процесори для фінансової документації, наприклад, можна обробляти заявки на видачу позичок чи рахунки-фактури. Головними конкурентами Google у цьому сегменті є компанія Amazon, яка пропонує подібний сервіс Textract на AWS, а також Microsoft зі своїм інструментом Form Recogniser.


2018. IBM запустила хмарну платформу для навчання нейромереж на базі Watson Studio



Онлайн платформа Watson Studio отримала нове доповнення - Deep Learning as a Service< /a> (DLaaS). Воно дає можливість ширшому колу підприємств використовувати останні досягнення у галузі машинного навчання, знизивши поріг входу. З нових інструментів розробники можуть розробляти свої моделі з тими самими фреймворками з відкритим вихідним кодом, які вони, мабуть, вже використовують (наприклад, TensorFlow, Caffe, PyTorch, Keras тощо. буд.). Новий сервіс IBM по суті пропонує ці інструменти у вигляді хмарних сервісів, і розробники можуть використовувати стандартний Rest API для навчання своїх моделей з використанням ресурсів, які їм потрібні, або в межах бюджету. В IBM стверджують, що їхній сервіс пропонує ряд переваг перед Azure ML Studio. Він пропонує візуальний конструктор нейронних мереж, який дозволяє навіть непрограмістам налаштовувати та проектувати свої нейронні мережі.