Ludwig (программа для обучения ИИ-моделей)

2019: Появление в публичном доступе

В феврале 2019 года компания Uber выпустила инструмент с открытым исходным кодом Ludwig, который предназначен для обучения и тренировки систем искусственного интеллекта. При этом для использования технологии не нужно писать программный код.

Как пишет издание VentureBeat со ссылкой на заявление Uber, Ludwig стал результатом двухлетней работы компании над оптимизацией разработки ИИ-систем для практических проектов. Сам сервис заказа такси задействует этот инструмент для таких задач, как извлечение данных из сканированных изображений водительских удостоверений, определение интересных клиентам пунктов назначения во время их переписки с водителями, а также прогнозирование сроков доставки еды.

Uber выпустил открытый инструмент, обучающий ИИ-системы без написания кода

Ludwig уникален благодаря своей способности облегчать понимание глубокого обучения для неспециалистов и ускорять циклы итераций как для опытных разработчиков моделей машинного обучения, так и для исследователей, — говорится в сообщении в блоге Uber. — При помощи Ludwig эксперты и исследователи могут упростить процесс создания прототипов и обработку данных, чтобы можно было сосредоточиться на разработке архитектуры глубокого обучения, а не на подготовке больших данных.

Ludwig предоставляет набор утилит командной строки для обучения, тестирования моделей и получения прогнозов, а также API-интерфейс Python, позволяющий обучать или загружать ИИ-модель и использовать ее для получения прогнозов на основе новых наборов данных.

Игорь Лейпи, ГК Softline: Объем поставок российских операционных систем в ближайшие годы увеличится как минимум вдвое

Uber добавила в Ludwig стандартные средства визуализации, помогающие пользователям понять производительность их моделей глубокого обучения и сравнить их возможности прогнозирования.

Для распределенного обучения Ludwig способен использовать фреймворк Uber Horovod, поддерживающий параллельную работу многих видеокарт и компьютеров. Решение построено на базе фреймворка TensorFlow.^[1] 

Примечания