| Investopedia

Gradient descent, how neural networks learn | Deep learning, chapter 2 (Mayıs 2024)

Gradient descent, how neural networks learn | Deep learning, chapter 2 (Mayıs 2024)
| Investopedia

İçindekiler:

Anonim

Android'in oyun kitabını anımsatan Alphabet Inc. (GOOG GOOGAlphabet Inc1, 025. 90-0.% 64 Highstock 4. ile oluşturuldu. 2. 6 >) açık kaynaklı TensorFlow, yeni makine öğrenme sistemi, bu sabah. Düz konuşmada, bu, geliştiricilerin, araştırmacıların ve üniversite öğrencilerinin, şirket bulutundaki verileri, ürünler için özel uygulamalar araştırması veya geliştirmesi için kullanmaları anlamına gelir.

Duyuru yapıldıktan sonra, Mountain View merkezli şirket, TensorFlow'u "Google uygulamasındaki konuşma tanıma, Gelen Kutusu'ndaki Akıllı Yanıtlama (formelleme) den aramak için her şey için kullandığını belirtti. Google Fotoğraflar. " Şirket, yapay zekayı hızlandırmayı ve böylece "akademik araştırmacılardan mühendislere, hobi çalışanlarına kadar sadece araştırma kağıtlarından ziyade çalışma kodu yoluyla fikir alışverişinde bulunabilmesini" umduğunu belirtti. Hareket, Google'ın iş dünyasında akılcı olmasının yanı sıra, yolda şirket için bir lisans kar merkezi haline gelebilir.

Ancak, şirket bu girişimle ilgili iki sorunla karşı karşıya kalabilir.

Verileri Kim Sahibi Bulundur?

İlki veri sahipliği ile ilgilidir.

Daha doğrusu, manipüle edilen verilerin nihai sonuçlarına kim sahip?

Amazon makina öğrenimini açık kaynaklı yaparken bu yılın başlarında Amazon. com Inc. (AMZN

AMZNAmazon. com Inc1, 120. 66 + 0. 82% Highstock ile oluşturulmuş 4. 2. 6 ), ekosisteminde oluşturulan tüm veri modellerine okuma erişimi olacağını belirtti . Buna ek olarak, hizmet, model veri kümelerinin dışa veya içe aktarılmasına izin vermiyor. Google'ın hizmet ölçekleri ve geniş ve çeşitli veri setleri ve modelleri oluşturulduğunda ve kullanıldıkça, hatalı veri modellerinin daha geniş çaplı yanlış kullanımı (ve yayılması) için bir potansiyel var. Şirketten açıklama olmaması durumunda, hesap verebilirlik bir sorun haline gelebilir.

Kapalı ve Açık Ekosistemler

İkincisi, rekabet ve ekosistem ile ilgilidir. Android, mobil bir ekosistemin sınırları dahilinde çalıştığı için traksiyon kazandı. Makine öğrenimi ve yapay zeka oldukça büyük ekosistemlerdir ve çoklu endüstrilere ve cihaz türlerine dağılmıştır. Bu açıdan, Google, birden fazla uçtan gelen rekabetin artmasıyla karşı karşıyadır. Örneğin, Apple Inc. (AAPL

AAPLApple Inc174. 25 + 1. 01% Highstock 4. ile yaratılmıştır. 2. 6 ) AI şirketlerini son zamanlarda hızlandırdı. Benzer şekilde, Microsoft Corp. (MSFT MSFTMicrosoft Corp84.47 + 0.39% Highstock 4. 2. 6 ile oluşturuldu), benzer inisiyatif olan Azure Machine Learning'i bu yılın başında açıklanan yetenekleri kullanarak duyurdu. XBox ve Bing gibi Microsoft ürünleri. Uluslararası İş Makineleri Şirketi (IBM IBM Uluslararası İş Makineleri Corp 150.84-0. % 49 Highstock 4. ile yaratılmıştır. 2. 6 ) ayrıca geliştiricilerin Watson'un güçlü motorunu kullanmasına olanak tanıyan Watson Analytics'e de sahiptir. Bu şirketler kapalı ekosistemlerde çalışıyor. Bir donanım ortamında, açık bir işletim sistemi ekosistemi, Google Android'te hata düzeltmeleri ile keşfedilen yolda sorunlara neden olabilir. Derin öğrenmenin birden fazla sektörü kapsadığı göz önüne alındığında, Google'ın rekabet ve sorunlarının kapsamı ve kapsamı, bir açık kaynaklı AI sistemi ile çoğalabilir.

Bottom Line

Google'ın TensorFlow doğru yönde atılmış bir adımdır. Umarım şirket, büyük açık kaynak ekosistemlerini daha iyi yönetmek için Android deneyiminden (büyük ölçüde başarılı olmuş) dersler aldı.