Небольшая организация утёрла нос Google

0

Команда Fast.ai создали  алгоритм, превосходящий по скорости алгоритм машинного обучения от Google

Разработчики, презентовали алгоритм, определяющий и классифицирующий изображения. Алгоритм работает в 93 процентах ситуаций и делает это быстрее аналога от Google.

«Запуск инновационных технологий  — не только удел больших предприятий» — делятся разработчики.

Производительность оценивалась с помощью DawnBench, тест проводит расчёт скорости и стоимости обучений нейросети.  Нейросеть запускали на шестнадцати виртуальных узлах, каждый узел AWS содержит 8 видеокарт Nvidia V100. Данный сетап достиг точности 93 процента за 18 минут, стоимость оценили в 40 долл. США. Результат разработки оказался быстрей алгоритма Google на 40%,  но в виду использования собственных кластеров TPU POD, сравнение не может быть полностью объективным.

Разработчиками была использована Python- библиотека PyTorch и их собственная разработка fastai.

Специалисты смогли добиться таких показателей с помощью обрезки изображения из дата сета Image net. Использовались прямоугольные картинки вместо квадратных.

Результат был отличным, метод дал прирост – 23%. Казалось бы, очевидная вещь, но многие разработчики не задумывались о ней.

Разработчики постарались сделать доступным проект каждому, специалисты упростили инфраструктуру, отказались от контейнеров и распределённых систем. Реализация проекта проходила при участии инженеров подразделения инноваций Пентагона.

Соревнования в производительности происходят не только между машинами, в августе 2018 г. на матче Dota2 был бой между игроками профессионалами и ИИ- агентами. Машины одержали победу.

 

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here