Amazon Web Services (AWS) ve Microsoft, yeni açık kaynaklı deep learning arabirimi Gluon’u tanıttı.
Gluon, machine learning (makine öğrenimi) modellerini tanımlamak için önceden oluşturulmuş bir dizi optimize bileşenini kullanarak kısa ve anlaşılır bir API sağlıyor. Makine öğrenimi modelleri diğer tüm veri yapıları gibi tanımlanıp manipüle edilebildiğinden, geleneksel koda benzeyen bu arayüz makine öğrenimine yeni başlayan geliştiricilere daha tanıdık gelecek. Daha deneyimli veri bilimcileri ve araştırmacılar içinse, hızdan ödün vermeden hızlı prototip oluşturma ve en son model mimariler için dinamik grafiklerinden yararlanma becerileri büyük kolaylık sağlayacak.
Gluon dört önemli yeniliği beraberinde getiriyor;
- Kolay API: Gluon ağları basit, kısa ve anlaşılır bir kod kullanılarak tanımlanabiliyor. Geliştiricilerin bunu öğrenmesi daha kolay ve bu işlem ağ tanımlamanın bazı daha geleneksel yollarından ve bunların ağırlıklı puanlama işlevlerinden çok daha kolay anlaşılıyor.
- Dinamik ağlar: Gluon’daki ağ tanımı dinamiktir. Diğer herhangi bir veri yapısında olduğu gibi esnetilebiliyor. Eğitim sırasında bilgi işleme gücünü optimize etmek için derin öğrenme framework’ünün değiştirilemeyecek şekilde oluşturduğu daha bilindik, eski ve sembolik ağlara göre Gluon’un dinamik ağları daha işlevsel. Dinamik ağların yönetilmesi daha kolay. Gluon ile geliştiriciler, bu hızlı sembolik gösterimler ile daha basit ve tamamen dinamik ağ ve algoritma tanımları arasından seçim yaparak kolayca bir karışım oluşturabiliyotlar.
- Algoritma, ağı tanımlayabiliyor: Model ve eğitim algoritması birbirine daha çok yakınlaşıyor. Ayrı tanımlar yerine algoritma, tanım ve eğitim sırasında ağın dinamik bir şekilde ayarlanmasını sağlıyor.
- Eğitim için yüksek performanslı işlemciler: Eğitim hızından ödün vermeden basit, anlaşılır API ve dinamik grafikler oluşturmayı mümkün kılıyor. Bu, makine öğrenimi yolunda atılmış dev bir adım olarak tanımlanıyor.
