Vision/Speech API, TensorFlow & Cloud Machine Learning: So macht Google Maschinen klüger

Die größte Herausforderung in Sachen Deep Learning ist die Skalierbarkeit. Nutzt man einen einzelnen GPU-Server, kann es mitunter vorkommen, dass man Stunden oder gar Tage auf Resultate wartet. In seiner Session von der JAX 2017 stellt Guillaume Laforge, Developer Advocate der Google Cloud Platform, neue Machine Learning Services wie das Cloud Vision API und das Speech API vor, die ohne jegliches Training funktionieren, da sie bereits vortrainiert sind.
Ein GPU-Server? Das ist in der Produktion allerdings keinesfalls ausreichend, irgendwann wird ein Distributed Training in der Cloud unabdingbar. Für das Training hochskalierter Neuronaler Netzwerke in der Cloud baut Google bereits seit Jahren an einer Infrastruktur, deren Technologie das Unternehmen nun mit externen Entwicklern teilt. Guillaume Laforge zeigt, wie die neuen APIs funktionieren und wie das TensorFlow und Cloud Machine Learning in Kombination mit Googles verteilter Infrastruktur das Training für Standardmodelle um das bis zu 40-Fache beschleunigen kann.
Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning from JAX TV on Vimeo.

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