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深度学习成为人工智能发展强动能百度、谷歌纷纷加码
编辑:AG88 发布时间:2018-10-02

导读:2018刚刚开年,深度学习领域就已展现出爆发态势。日前,谷歌宣布发布 TensorFlow 1.5版本,新版本将全面支持 Eager execution动态图机制和 TensorFlow Lite,除此之外,还将支持

2018刚刚开年,深度学习领域就已展现出爆发态势。日前,谷歌宣布发布 TensorFlow 1.5版本,新版本将全面支持 Eager execution动态图机制和 TensorFlow Lite,除此之外,还将支持 CUDA 9和 cuDNN 7。此次更新,是TensorFlow在兼容性和易用性上的一次重大提升。有行业人士认为,谷歌在TensorFlow开放性和低门槛的不断发力,可以窥见其希望以此谋求更多开发者机会的野心,然而对更多中国开发者来说,TensorFlow不断迭代仍然不是其开发工具的第一选择。

近年来,深度学习在人工智能的发展上起到愈发重要的作用。从AlphaGo打败人类围棋选手柯洁,再到无人驾驶汽车第一次驶入五环,深度学习越来越被看作人工智能家族中的“聪明之星”和主流力量。作为人工智能生态链条中的底层支持,除了传统的预测建模之外,深度学习还在语音识别和视觉领域做出突出贡献,2017年掀起的智能音箱狂潮也离不开深度学习算法对语音和自然语言处理(NLP)技术的核心支持。与此同时,深度学习算法能力和人才储备也被看作一个公司是否能在人工智能的浪潮中留存一席之地的重要依据。

虽然百度、谷歌等人工智能第一阵营企业早已经开始对深度学习的大力布局,但对广大中国开发者来说,易学易用、高效灵活的PaddlePaddle更适用中国国情。2016年百度世界大会上,百度深度学习平台PaddlePaddle宣布开源,通过一年的快速发展,PaddlePaddle已经成为日前全球开发热度(用Github pull request数量衡量)增速最高的开源深度学习平台。作为百度重要的人工智能算法层支撑,PaddlePaddle目前已开发多达20种工业级模型,并广泛应用于百度内部各产品,包括广告点击率预测、大规模图像分类、光学字符识别、搜索排名、计算机病毒检测、推荐等应用场景。

2017年百度世界大会上,百度宣布PaddlePaddle三大新能力:PaddlePaddle Fluid提供高级语言中的 while和if等控制流结构提升使用者的开发效率,同时将利用编译优化技术保证计算性能。其次,PaddlePaddle Cloud支持使用者在浏览器里开发AI应用,在云端调试运行,使开发者不再需要在个人电脑和机群之间切换环境,显著提升工作效率;第三,PaddlePaddle EDL是全球首个支持弹性作业调度的开源AI云解决方案,通过与Kubernetes合作实现弹性作业调度充分利用机群计算资源。

百度深度学习技术还与新零售、农业等全新领域不断进行技术跨界。通过PaddlePaddle的开源模型对影响销量的变量进行组合计算,商家从而预测判断进货量,而这一应用,已经与中国民族便利店品牌Today达成落地。此外,利用百度PaddlePaddle平台为桃农制造的一台智能桃子分拣机可以实现智能分拣,分桃准确率已达90%以上,极大提高了人工效率。可以想象,在百度的不断推动下,深度学习技术将与更多行业产生化学反应,打造更多智能场景。

人工智能生态链条已经初现雏形,深度学习作为重要的底层算法,对AI生态链中的感知、认知能力提升、应用场景扩展都有着重要影响。百度深度学习开放平台一方面为百度铺设智能音响、无人驾驶等智能场景提供丰富不竭的算法源泉,一方面成为个人开发者学习实践、传统行业寻找解决方案的重要平台。

本文源自: AG环亚国际官网

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