百度形成一个机器学习的深度研究和开发的开源平台“虫洞”项目

5月21日消息,百度为首的分布式机器学习的深度开放源码平台正式对公众开放,这个平台是隶属于开源组织称为“联盟”,核心开发人员从百度深度学习研究所(IDL),微软亚洲研究院,华盛顿大学,纽约大学,香港科技大学,卡耐基梅陇大学和其他著名公司和大学。

根据“深联盟”的关键开发项目命名为“虫洞”,这将是所有暗盟项目统一的入口。虫洞会自动构建深的所有项目,提供一致的数据流支持的所有组件,无论以什么格式数据网络共享磁盘,HDFS,Amazon S3。

此外,它还提供了统一的脚本编译和运行的所有组件,允许用户可以在任何方便的地方集群运行分布式组件,并可能向任何任务包括Amazon EC2,伙伴,Azure,和谷歌计算引擎,云计算平台,并提供自动化的灾害管理。

到目前为止,“盟”深度现有组件的分布式机器学习开源平台已经成功覆盖三种最常用的机器学习算法,包括决策树模型被广泛用于排序(GBDT),稀疏线性模型用于点击(如稀疏逻辑回归),和深度的研究焦点。

致力于未来的“深联盟”实现和测试更常用的机器学习算法,通过更好的融合和当前各类组件,将提供一个更加一致的用户体验。

数据显示,机器学习是人工智能研究领域的一个重要方向,而深刻的学习是机器学习领域的一个重大突破,近年来,作为最接近大脑智能学习方法,深度学习可以高度抽象的特点,人工智能(ai)需要完成的任务,如语音识别、图像识别和检索和自然语言理解等,具有广阔的应用前景。

深入研究百度已经在布局的发展,早在2013年,它已经形成了百度IDL(深度学习研究所),招收世界一流学术人才,并试图深入学习应用于图像识别、语音识别和检索,和广告点击率预测(点击-通过利率预测,pCTR),等等。

2014年,百度将再次Andrew Ng,Andrew Ng是斯坦福大学人工智能实验室的主任,出现在《时代》杂志的年度全球最有影响力的100人。百度说,到目前为止,已经有8个深度学习技术在网上百度产品,使用GPU提高计算效率和处理大量的训练数据,语音识别,OCR识别,人脸识别,图像搜索等领域有一个突破。

百度表示,通过机器学习的深度开源平台,世界各地的开发人员可以更好地和更容易使用免费的分布式机器学习算法,从而减少开发和部署分布式机器学习系统和相关应用的门槛,包括今天的头条新闻,汽车,比如家里的几家公司受益的开放平台。

深盟一个项目经理,百度nervegrowold深度学习研究所介绍,根据百度推出了机器学习的深度开源平台,和任何其他开源软件没有使用限制,个人和机构可以自由使用。其最大的优势是标准的工业应用。

Nervegrowold指出,目前流行的分布式平台如火花是基于JAVA语言,发展困难,虽然低,但通常有缺陷的性能。发射的“联盟”的深度机器学习开源平台,其核心是完全使用c++语言,成熟,性能稳定,能满足各种工业的要求。