Editor Downcodes akan membawa Anda memahami pembelajaran mesin dan platform pembelajaran mendalam yang dikembangkan secara independen di Tiongkok! Dalam beberapa tahun terakhir, Tiongkok telah membuat kemajuan signifikan di bidang kecerdasan buatan, dan sejumlah platform penelitian dan pengembangan independen yang sangat baik telah bermunculan. Mereka memiliki karakteristiknya sendiri dalam hal kinerja, kemudahan penggunaan dan skenario penerapan, baik dalam maupun luar negeri pengembang dengan alat dan sumber daya yang canggih. Artikel ini akan mempelajari empat platform utama Baidu Feipiao, Tencent Tiangong, Alibaba Cloud PAI, dan Huawei MindSpore, menganalisis keunggulan dan karakteristiknya, serta menjawab beberapa pertanyaan umum.
Tiongkok telah mencapai kemajuan besar di bidang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, serta telah melahirkan sejumlah sistem canggih yang dikembangkan secara mandiri. Terutama termasuk: PaddlePaddle dari Baidu, Tiangong dari Tencent, platform pembelajaran mesin PAI dari Alibaba Cloud, dan MindSpore dari Huawei. Diantaranya, PaddlePaddle Baidu, sebagai platform pembelajaran mendalam open source, tidak hanya memiliki dukungan komunitas yang luas, tetapi juga memiliki karakteristik kemudahan penggunaan, fleksibilitas dan kinerja tinggi. Mendukung proses pengembangan model pembelajaran mendalam yang lengkap, termasuk pemrosesan data. pembentukan model, pelatihan, pengoptimalan, dan penerapan akhir.
Baidu PaddlePaddle, sebagai platform pembelajaran mendalam tingkat industri pertama yang sepenuhnya dikembangkan secara independen, kaya fitur, open source, telah memainkan peran penting dalam mempromosikan penelitian dan pengembangan AI dalam negeri serta promosi aplikasi. Sejak open source pada tahun 2016, Flying Paddle telah menarik banyak pengembang dan pengguna perusahaan karena fitur-fiturnya seperti kemudahan belajar, kemudahan penggunaan, dan kinerja yang sangat baik.
Platform Flying Paddle mendukung seluruh proses pelatihan model, mulai dari prapemrosesan data, desain model, penyetelan pelatihan, hingga penerapan akhir. Secara khusus, teknologi grafik dinamisnya membuat desain model dan proses debug menjadi lebih intuitif dan mudah dipahami, sehingga sangat menurunkan ambang batas masuk untuk pembelajaran mendalam. Selain itu, Feipiao mencakup aplikasi di berbagai bidang seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan sistem rekomendasi, memberikan pengembang perpustakaan model dan perangkat yang kaya, sehingga memudahkan pengembangan model pembelajaran mendalam yang disesuaikan.
Tencent Tiangong adalah platform pembelajaran mesin yang dikembangkan secara independen oleh Tencent Cloud berdasarkan akumulasi teknologi selama bertahun-tahun. Ini menyediakan layanan pembelajaran mesin terpadu, mendukung seluruh proses mulai dari pembuatan model, pelatihan, pengoptimalan hingga penerapan. Fitur penting dari Tencent Tiangong adalah kemudahan penggunaannya. Bahkan pengembang yang tidak memiliki latar belakang pembelajaran mesin yang mendalam dapat dengan cepat memulai dan mengembangkan model pembelajaran mendalam.
Tencent Tiangong menekankan kelengkapan dan keterbukaan platform. Selain menyediakan perpustakaan algoritma yang kaya, Tencent juga mendukung akses algoritma khusus. Layanan yang disediakan oleh platform ini tidak hanya mencakup bidang pembelajaran mesin tradisional, namun juga mendalami bidang aplikasi pembelajaran mendalam seperti pengenalan suara, pemrosesan gambar, pemrosesan bahasa alami, dll., yang memenuhi kebutuhan berbagai skenario.
Platform pembelajaran mesin PAI milik Alibaba Cloud mewakili akumulasi teknologi dan kemampuan layanan Alibaba Cloud di bidang kecerdasan buatan. Platform PAI mengintegrasikan serangkaian fungsi pembelajaran mesin seperti pemrosesan data, pelatihan model, evaluasi model, dan penerapan model, yang bertujuan untuk menyediakan layanan pembelajaran mesin yang sederhana dan cepat bagi perusahaan dan pengembang.
Fitur penting dari platform PAI adalah pustaka algoritme pembelajaran mesin berskala besar, yang mencakup algoritme pembelajaran mesin umum dan algoritme tingkat lanjut seperti pembelajaran mendalam dan pembelajaran penguatan. Melalui platform PAI, pengguna dapat dengan mudah membangun dan men-debug model pembelajaran mereka sendiri, sehingga mempercepat siklus implementasi proyek AI.
Huawei MindSpore, sebagai kerangka komputasi AI yang dikembangkan sendiri oleh Huawei, berkomitmen untuk menyediakan platform pengembangan dan pengoperasian AI terpadu. MindSpore memberikan penekanan khusus pada kemampuan komputasi AI di semua skenario (termasuk cloud, edge, dan terminal), serta kinerja tinggi dan kemudahan penggunaan. Arsitektur "AICore" barunya menjadikan pengembangan AI lebih efisien sekaligus memastikan pemanfaatan penuh sumber daya komputasi.
Filosofi desain MindSpore berorientasi pada aplikasi AI masa depan. Filosofi ini mendukung pengembangan model pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang fleksibel, memungkinkan pengembang merancang model AI terbaik untuk berbagai skenario. Selain itu, MindSpore juga menekankan konstruksi bersama sumber terbuka dan bersama-sama mempromosikan pengembangan teknologi AI dengan pengembang global melalui komunitas sumber terbuka.
Melalui pembelajaran mesin dan sistem pembelajaran mendalam yang dikembangkan sendiri, perusahaan teknologi dalam negeri tidak hanya mempromosikan inovasi dan penerapan teknologi kecerdasan buatan, namun juga menyediakan sumber daya dan alat yang kaya bagi pengembang di seluruh dunia, sehingga mendorong pengembangan ekosistem AI global.
1. Sistem pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam apa yang dikembangkan sendiri di dalam negeri? Tiongkok telah mencapai kemajuan signifikan di bidang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, serta telah meluncurkan berbagai sistem yang dikembangkan sendiri. Ini termasuk:
PaddlePaddle Baidu: Ini adalah platform pembelajaran mendalam sumber terbuka yang sangat fleksibel dan terukur serta cocok untuk berbagai skenario aplikasi. PAI (Platform of Artificial Intelligence) Alibaba: Ini adalah platform yang secara komprehensif menyediakan layanan kecerdasan buatan, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, dan fungsi lainnya. Malaikat Tencent: Ini adalah platform pembelajaran mesin terdistribusi yang mendukung pemrosesan data skala besar dan pelatihan model. Alink JD.com: Ini adalah platform pembelajaran mesin sumber terbuka yang menyediakan banyak algoritme dan alat untuk membantu pengguna membangun dan melatih model. MindSpore Huawei: Ini adalah platform pengembangan terpadu dan lengkap yang mendukung inferensi otomatis, optimalisasi model, dan penerapan.2. Sistem pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang dikembangkan sendiri di dalam negeri manakah yang paling banyak digunakan? Di Tiongkok, pembelajaran mesin yang dikembangkan sendiri dan sistem pembelajaran mendalam yang paling banyak digunakan adalah PaddlePaddle Baidu. PaddlePaddle memiliki fungsi yang kaya dan skenario aplikasi yang fleksibel. Tidak hanya banyak digunakan secara internal oleh Baidu, tetapi juga disukai oleh banyak pengembang eksternal. PaddlePaddle menyediakan banyak model terlatih dan alat sumber terbuka untuk membantu pengguna membuat dan melatih model dengan cepat, dan telah mencapai hasil yang baik di berbagai bidang aplikasi.
3. Apa karakteristik unik dari pembelajaran mesin dan sistem pembelajaran mendalam yang dikembangkan sendiri di dalam negeri? Pembelajaran mesin dan sistem pembelajaran mendalam yang dikembangkan sendiri di dalam negeri memiliki keunikan dalam beberapa fitur:
Platform sumber terbuka: Banyak sistem yang dikembangkan sendiri di dalam negeri dibangun di atas platform sumber terbuka, memungkinkan lebih banyak pengembang untuk berpartisipasi dalam pembangunan dan optimalisasi sistem. Cocok untuk berbagai skenario: Sistem ini dirancang dengan mempertimbangkan kebutuhan berbagai skenario, termasuk pemrosesan data skala besar, pelatihan model, dan penerapan inferensi, dll., dan dapat memenuhi kebutuhan berbagai skenario aplikasi. Kinerja dan efisiensi tinggi: Mengingat karakteristik industri Internet dalam negeri, sistem yang dikembangkan sendiri berfokus pada peningkatan kinerja dan efisiensi. Melalui optimalisasi algoritma dan komputasi terdistribusi, sistem ini memiliki kinerja tinggi dalam data besar dan lingkungan komputasi skala besar. dan efisiensi.Saya harap artikel ini dapat membantu Anda lebih memahami platform pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang dikembangkan secara independen di Tiongkok, yang terus berkembang dan berkontribusi terhadap masa depan kecerdasan buatan.