Gluon ofrece a los desarrolladores de IA el aprendizaje automático de la máquina
Un esfuerzo conjunto de Microsoft y Amazon hace que las redes neuronales sean más fáciles de programar y usar con 'frames' MXNet y Microsoft Cognitive Toolkit.
Los sistemas de aprendizaje profundo han sido difíciles de trabajar desde hace mucho tiempo, debido a todos los ajustes necesarios para obtener buenos resultados. Gluon es un esfuerzo conjunto de Microsoft y los servicios web de Amazon reducen todo ese esfuerzo.
Gluon trabaja con los ‘frames’ Apache MXNet y Cognitive Toolkit de Microsoft para optimizar la capacitación en redes de aprendizaje profundo en esos sistemas.
Cómo funciona Gluon
Las redes neuronales, como las utilizadas en los sistemas de aprendizaje profundo, funcionan en tres fases:
El desarrollador codifica el comportamiento de la red.
El desarrollador ajusta cómo los datos son ponderados y manejados por la red, al cambiar las configuraciones para producir resultados útiles.
La red terminada se usa para ofrecer predicciones.
El problema con los pasos 1 y 2 es que son tediosos e inflexibles. La codificación dura de una red es lenta, y alterar esa codificación para mejorar el comportamiento de la red también es lenta. Del mismo modo, descubrir las mejores ponderaciones para usar en una red es una tarea madura para la automatización.
Gluon ofrece una forma de escribir redes neuronales que se definen más como conjuntos de datos que códigos. Un desarrollador puede crear una instancia de una red de forma declarativa, utilizando patrones comunes como cadenas de capas de redes neuronales. El código Gluon debe ser fácil de escribir y fácil de comprender, y aprovecha las características nativas en el lenguaje utilizado (por ejemplo, los administradores de contexto de Python).
Donde ayuda Gluon a los desarrolladores
La forma más básica en que Gluon ayuda al desarrollador es facilitar la definición de una red y su modificación.
En Gluon, una red neuronal se puede describir de la manera convencional, con un bloque de código que no cambia. Pero la red también se puede describir como si fuera una estructura de datos, por lo que puede modificarse sobre la marcha para adaptarse a los cambios durante la capacitación.
El código escrito en Gluon puede aprovechar las funciones de procesamiento acelerado y distribuido de GPU tanto en MXNet como en Cognitive Toolkit, por lo que los trabajos de capacitación pueden distribuirse entre múltiples nodos. Sus creadores dicen que Gluon puede hacer eso sin compromisos de rendimiento en comparación con el enfoque manual.
Donde puedes usar Gluon
Gluon trabaja hoy con MXNet. El extremo delantero de Python 0.11 y posterior para MXNet, por ejemplo, tiene compatibilidad con la biblioteca de Gluon. Gluon también funciona de forma transparente tanto con la edición acelerada de la GPU de MXNet como con las extensiones Intel Math Kernel Library para acelerar el procesamiento de la CPU.
Microsoft aún no ha lanzado una versión de Microsoft Cognitive Toolkit con soporte de Gluon. Promete el soporte de Gluon en una versión futura del kit de herramientas.
