Il deep learning facilitato di Google

Uno dei passi essenziali per l’utilizzo degli algoritmi di deep learning è il loro addestramento. È la fase in cui esaminando grandi quantità di dati reali “capiscono” da soli come funziona un sistema o un processo e sono in grado di replicarlo e di riconoscere i casi particolari che si discostano dalla norma.

È anche una fase che viene tradizionalmente considerata come “pesante” dal punto di vista elaborativo e viene di solito portata avanti con sistemi di grande potenza computazionale.

Ora questo potrebbe non essere più necessario grazie a una evoluzione proposta da Google.

Si tratta di Tensor2Tensor, uno strumento open source dedicato al deep learning che promette due vantaggi importanti: è adattabile a diversi scenari di intelligenza artificiale e permette l’addestramento degli algoritmi anche su computer “normali”.

È basato su TensorFlow, quindi su una piattaforma ampiamente diffusa nel settore del machine learning e su cui esiste già una ampia dotazione di competenze e di strumenti.

L’adattabilità ad applicazioni diverse è un punto debole di molti sistemi di deep learning, che imparano a fare molto bene una cosa, ma una cosa sola.

Tensor2Tensor è invece un complesso di moduli software che dialogano fra loro attraverso interfacce ben definite.

Per questo è possibile ad esempio addestrare un algoritmo di deep learning usando dati di partenza differenti o approcci particolari senza reinventare tutto da zero, purché si rispetti la “forma” delle interfacce.

Le prestazioni molto migliorate rispetto ai sistemi di deep learning tradizionali derivano dal fatto che Tensor2Tensor utilizza modelli particolarmente evoluti tratti da studi recenti.

In questo modo, spiega Google, è possibile addestrare un algoritmo in un solo giorno usando una sola GPU pur avendo prestazioni analoghe a sistemi che richiederebbero lo stesso tempo di addestramento ma 96 GPU oppure una sola GPU ma 18 giorni di training.

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