Google macht sein Machine-Learning-System TensorFlow quelloffen. Das hat der Internetkonzern in einem Blogbeitrag bekannt gegeben. Er selbst setzt die Technik in Anwendungen wie Google Fotos und Google Übersetzer ein sowie für Funktionen wie Suche und intelligente Antworten.
Indem es TensorFlow unter der Apache-2.0-Lizenz als Open Source freigibt, will Google mehr Entwickler für das System gewinnen. Zugleich verspricht es sich davon eine weitere Verbreitung der Technik.
„Wir hoffen, dass die Machine-Learning-Gemeinschaft – also jeder vom akademischen Forscher über Ingenieure bis hin zu Hobbyisten – Ideen deutlich schneller austauschen können, indem sie am Code arbeiten, statt nur Forschungsberichte zu lesen. Dies wiederum wird die Forschung über maschinelles Lernen beschleunigen und schließlich dazu führen, dass die Technik für jedermann besser funktioniert“, schreiben Senior Google Fellow Jeff Dean und der zuständige technische Leiter Rajat Monga.
Sie betonen in diesem Zusammenhang auch, dass TensorFlow mehr sei als reines maschinelles Lernen. „Es könnte nützlich sein, wann immer Forscher sehr komplexe Daten auswerten wollen – von Proteinfaltung bis hin zur Verarbeitung astronomischer Daten.“
TensorFlow nutzt die Rechenleistung von CPUs sowie GPUs und läuft auf Desktops, Servern und Mobilgeräten. In einigen Tutorials und Datenflussgraphen erläutert Google die Funktionsweise des Systems. Es soll das Implementieren von Software zum maschinellen Lernen deutlich vereinfachen.
Laut Google ist TensorFlow eine Weiterentwicklung seines Large Scale Distributed Deep Networks (DistBelief), das es etwa zur Analyse von Youtube-Videos einsetzt. Das neue System soll flexibler und einfacher einzusetzen sowie leistungsfähiger sein als die erste Generation der Maschine-Learning-Software. Google selbst setzt es bereits zu Forschungszwecken ein.
Auch andere Unternehmen wie Facebook oder Microsoft arbeiten an der Weiterentwicklung des maschinellen Lernens. Facebook hat seine Werkzeuge für Machine Learning und künstliche Intelligenz bereits im Januar der Open-Source-Community zur Verfügung gestellt.
[mit Material von Larry Dignan, ZDNet.com]
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