L'éditeur de Downcodes vous fera comprendre la plateforme de machine learning et de deep learning développée indépendamment en Chine ! Ces dernières années, la Chine a réalisé des progrès significatifs dans le domaine de l'intelligence artificielle et un certain nombre d'excellentes plates-formes indépendantes de recherche et développement ont vu le jour. Elles ont leurs propres caractéristiques en termes de performances, de facilité d'utilisation et de scénarios d'application, offrant des services nationaux et étrangers. développeurs avec des outils et des ressources puissants. Cet article examinera les quatre principales plates-formes Baidu Feipiao, Tencent Tiangong, Alibaba Cloud PAI et Huawei MindSpore, analysera leurs avantages et leurs caractéristiques et répondra à quelques questions courantes.
La Chine a réalisé de grands progrès dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond et a donné naissance à un certain nombre de systèmes avancés développés de manière indépendante. Comprend principalement : PaddlePaddle de Baidu, Tiangong de Tencent, la plateforme d'apprentissage automatique PAI d'Alibaba Cloud et MindSpore de Huawei. Parmi eux, PaddlePaddle de Baidu, en tant que plate-forme d'apprentissage en profondeur open source, bénéficie non seulement d'un soutien communautaire étendu, mais présente également les caractéristiques de facilité d'utilisation, de flexibilité et de hautes performances. Elle prend en charge un processus complet de développement de modèles d'apprentissage en profondeur, y compris le traitement des données. établissement du modèle, formation, optimisation et déploiement final.
Baidu PaddlePaddle, en tant que première plate-forme d'apprentissage profond open source de niveau industriel entièrement développée de manière indépendante, riche en fonctionnalités et riche en fonctionnalités, a joué un rôle important dans la promotion de la recherche et du développement national en matière d'IA et de la promotion de ses applications. Depuis son lancement en open source en 2016, Flying Paddle a attiré un grand nombre de développeurs et d'utilisateurs d'entreprise en raison de ses fonctionnalités telles que la facilité d'apprentissage, la facilité d'utilisation et d'excellentes performances.
La plateforme Flying Paddle prend en charge l'ensemble du processus de formation des modèles, du prétraitement des données, de la conception du modèle, du réglage de la formation jusqu'au déploiement final. En particulier, sa technologie de graphes dynamiques rend la conception et le débogage des modèles plus intuitifs et faciles à comprendre, abaissant ainsi considérablement le seuil d'entrée pour l'apprentissage profond. De plus, Feipiao couvre des applications dans plusieurs domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation, offrant aux développeurs une riche bibliothèque de modèles et un ensemble d'outils facilitant le développement de modèles d'apprentissage profond personnalisés.
Tencent Tiangong est une plateforme d'apprentissage automatique développée indépendamment par Tencent Cloud sur la base d'années d'accumulation de technologies. Il fournit des services d'apprentissage automatique à guichet unique, prenant en charge l'ensemble du processus, depuis l'établissement du modèle, la formation, l'optimisation jusqu'au déploiement. Une caractéristique notable de Tencent Tiangong est sa facilité d'utilisation. Même les développeurs sans expérience approfondie en apprentissage automatique peuvent rapidement démarrer et développer des modèles d'apprentissage profond.
Tencent Tiangong met l'accent sur l'exhaustivité et l'ouverture de la plateforme. Tout en fournissant une riche bibliothèque d'algorithmes, elle prend également en charge l'accès à des algorithmes personnalisés. Les services fournis par la plateforme couvrent non seulement le domaine traditionnel de l'apprentissage automatique, mais approfondissent également les domaines d'application de l'apprentissage profond tels que la reconnaissance vocale, le traitement d'images, le traitement du langage naturel, etc., répondant aux besoins de différents scénarios.
La plateforme d'apprentissage automatique d'Alibaba Cloud, PAI, représente les capacités d'accumulation de technologies et de services d'Alibaba Cloud dans le domaine de l'intelligence artificielle. La plateforme PAI intègre une série de fonctions d'apprentissage automatique telles que le traitement des données, la formation de modèles, l'évaluation de modèles et le déploiement de modèles, dans le but de fournir aux entreprises et aux développeurs des services d'apprentissage automatique simples et rapides.
Une caractéristique importante de la plateforme PAI est sa bibliothèque d'algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle, qui comprend à la fois des algorithmes généraux d'apprentissage automatique et des algorithmes avancés tels que l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement. Grâce à la plateforme PAI, les utilisateurs peuvent facilement créer et déboguer leurs propres modèles d'apprentissage, accélérant considérablement le cycle de mise en œuvre des projets d'IA.
Huawei MindSpore, en tant que cadre informatique d'IA développé par Huawei, s'engage à fournir une plate-forme unique de développement et d'exploitation de l'IA. MindSpore accorde une importance particulière aux capacités informatiques de l'IA dans tous les scénarios (y compris le cloud, la périphérie et le terminal), ainsi qu'aux hautes performances et à la facilité d'utilisation. Sa nouvelle architecture « AICore » rend le développement de l'IA plus efficace tout en garantissant la pleine utilisation des ressources informatiques.
La philosophie de conception de MindSpore est orientée vers les futures applications d'IA. Elle prend en charge le développement flexible de modèles d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, permettant aux développeurs de concevoir les meilleurs modèles d'IA pour différents scénarios. En outre, MindSpore met également l'accent sur la co-construction open source et promeut conjointement le développement de la technologie de l'IA avec des développeurs mondiaux via la communauté open source.
Grâce à ces systèmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond auto-développés, les entreprises technologiques nationales favorisent non seulement l'innovation et l'application de la technologie de l'intelligence artificielle, mais fournissent également de riches ressources et outils aux développeurs du monde entier, favorisant ainsi le développement de l'écosystème mondial de l'IA.
1. Quels sont les systèmes nationaux d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond auto-développés ? La Chine a réalisé des progrès significatifs dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond et a lancé plusieurs systèmes auto-développés. Ceux-ci incluent :
PaddlePaddle de Baidu : il s'agit d'une plate-forme d'apprentissage en profondeur open source très flexible et évolutive et adaptée à divers scénarios d'application. PAI (Plateforme d'intelligence artificielle) d'Alibaba : il s'agit d'une plate-forme qui fournit des services complets d'intelligence artificielle, notamment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et d'autres fonctions. Tencent's Angel : il s'agit d'une plate-forme d'apprentissage automatique distribuée qui prend en charge le traitement de données à grande échelle et la formation de modèles. Alink de JD.com : il s'agit d'une plate-forme d'apprentissage automatique open source qui fournit une multitude d'algorithmes et d'outils pour aider les utilisateurs à créer et à former des modèles. MindSpore de Huawei : il s'agit d'une plate-forme de développement unifiée et complète qui prend en charge l'inférence automatique, l'optimisation et le déploiement de modèles.2. Quels systèmes nationaux d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond auto-développés sont les plus largement utilisés ? En Chine, le système d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond auto-développé le plus largement utilisé peut être considéré comme PaddlePaddle de Baidu. PaddlePaddle possède des fonctions riches et des scénarios d'application flexibles. Il est non seulement largement utilisé en interne par Baidu, mais également favorisé par de nombreux développeurs externes. PaddlePaddle fournit une multitude de modèles pré-entraînés et d'outils open source pour aider les utilisateurs à créer et former rapidement des modèles, et a obtenu de bons résultats dans un large éventail de domaines d'application.
3. Quelles sont les caractéristiques uniques des systèmes nationaux d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond auto-développés ? Les systèmes nationaux d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond auto-développés sont uniques par certaines caractéristiques :
Plateforme open source : de nombreux systèmes nationaux auto-développés sont construits sur des plates-formes open source, permettant à davantage de développeurs de participer à la construction et à l'optimisation du système. Adaptés à plusieurs scénarios : ces systèmes sont conçus en tenant compte des besoins de plusieurs scénarios, notamment le traitement de données à grande échelle, la formation de modèles et le déploiement d'inférences, etc., et peuvent répondre aux besoins de différents scénarios d'application. Hautes performances et efficacité : compte tenu des caractéristiques de l'industrie Internet nationale, le système auto-développé se concentre sur l'amélioration des performances et de l'efficacité. Grâce à l'optimisation des algorithmes et à l'informatique distribuée, le système offre des performances élevées dans les environnements de données massives et à grande échelle. et l'efficacité.J’espère que cet article pourra vous aider à mieux comprendre les plateformes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond développées indépendamment par la Chine, qui sont en constante croissance et contribuent à l’avenir de l’intelligence artificielle.