Downcodes の編集者が、中国で独自に開発された機械学習とディープラーニングのプラットフォームを理解します。近年、中国は人工知能の分野で大きな進歩を遂げており、パフォーマンス、使いやすさ、アプリケーションシナリオの点で独自の特徴を備えた優れた独立した研究開発プラットフォームが数多く登場し、国内外に提供しています。強力なツールとリソースを備えた開発者。この記事では、Baidu Feipiao、Tencent Tiangong、Alibaba Cloud PAI、Huawei MindSpore の 4 つの主要なプラットフォームを詳しく掘り下げ、それらの利点と特徴を分析し、いくつかのよくある質問に答えます。
中国は機械学習や深層学習の分野で大きな進歩を遂げ、独自に開発した先進的なシステムを数多く生み出している。主に、Baidu の PaddlePaddle、Tencent の Tiangong、Alibaba Cloud の機械学習プラットフォーム PAI、Huawei の MindSpore が含まれます。その中でも、Baidu の PaddlePaddle は、オープンソースのディープラーニング プラットフォームとして、広範なコミュニティ サポートを備えているだけでなく、使いやすさ、柔軟性、高性能という特徴を備えており、データ処理を含む完全なディープラーニング モデルの開発プロセスをサポートしています。モデルの確立、トレーニング、最適化、そして最終的な展開。
Baidu PaddlePaddle は、中国初の完全に独自に開発された機能豊富なオープンソースの産業レベルのディープラーニング プラットフォームとして、国内の AI 研究開発とアプリケーションの促進において重要な役割を果たしてきました。 2016 年にオープンソース化されて以来、Flying Paddle は、学習のしやすさ、使いやすさ、優れたパフォーマンスなどの特徴により、多くの開発者や企業ユーザーを魅了してきました。
フライング パドル プラットフォームは、データの前処理、モデルの設計、トレーニングの調整から最終的な展開に至るまで、モデル トレーニングのプロセス全体をサポートします。特に、ダイナミック グラフ テクノロジーにより、モデルの設計とデバッグがより直観的かつ理解しやすくなり、ディープ ラーニングの敷居が大幅に下がります。さらに、Feipiao はコンピューター ビジョン、自然言語処理、レコメンデーション システムなどの複数の分野のアプリケーションをカバーし、開発者に豊富なモデル ライブラリとツールセットを提供し、カスタマイズされた深層学習モデルの開発を容易にします。
Tencent Tiangong は、Tencent Cloud が長年の技術蓄積に基づいて独自に開発した機械学習プラットフォームです。モデルの構築、トレーニング、最適化、デプロイまでのプロセス全体をサポートするワンストップの機械学習サービスを提供します。 Tencent Tiangong の注目すべき特徴は、深い機械学習の経験がない開発者でもすぐに使い始めて、ディープ ラーニング モデルを開発できることです。
Tencent Tiangong は、プラットフォームの包括性とオープン性を重視しており、豊富なアルゴリズム ライブラリを提供すると同時に、カスタム アルゴリズムへのアクセスもサポートしています。プラットフォームが提供するサービスは、従来の機械学習分野だけでなく、音声認識、画像処理、自然言語処理などの深層学習応用分野にも深く踏み込み、さまざまなシナリオのニーズに応えます。
Alibaba Cloud の機械学習プラットフォーム PAI は、Alibaba Cloud の人工知能分野における技術蓄積とサービス能力を表しています。 PAIプラットフォームは、データ処理、モデルトレーニング、モデル評価、モデル展開などの一連の機械学習機能を統合し、企業や開発者にシンプルかつ高速な機械学習サービスを提供することを目的としています。
PAI プラットフォームの重要な機能は、一般的な機械学習アルゴリズムと、深層学習や強化学習などの高度なアルゴリズムの両方を含む大規模な機械学習アルゴリズム ライブラリです。 PAI プラットフォームを通じて、ユーザーは独自の学習モデルを簡単に構築およびデバッグできるため、AI プロジェクトの実装サイクルが大幅に短縮されます。
Huawei MindSpore は、Huawei が自社開発した AI コンピューティング フレームワークとして、ワンストップの AI 開発および運用プラットフォームの提供に取り組んでいます。 MindSpore は、あらゆるシナリオ (クラウド、エッジ、ターミナルを含む) における AI コンピューティング機能と、高いパフォーマンスと使いやすさを特に重視しています。新しい「AICore」アーキテクチャにより、コンピューティング リソースを最大限に活用しながら、AI 開発の効率が向上します。
MindSpore の設計哲学は将来の AI アプリケーションを指向しており、柔軟な深層学習および機械学習モデルの開発をサポートしており、開発者はさまざまなシナリオに最適な AI モデルを設計できます。また、MindSpore はオープンソースの共同構築も重視しており、オープンソース コミュニティを通じて世界の開発者と共同で AI テクノロジーの開発を推進しています。
これらの自社開発の機械学習および深層学習システムを通じて、国内テクノロジー企業は人工知能技術の革新と応用を促進するだけでなく、世界中の開発者に豊富なリソースとツールを提供し、グローバルAIエコシステムの発展を促進します。
1. 国内の自社開発機械学習・深層学習システムにはどのようなものがありますか?中国は機械学習と深層学習の分野で大きな進歩を遂げ、複数の自社開発システムを立ち上げました。これらには次のものが含まれます。
Baidu の PaddlePaddle: これは、柔軟性と拡張性が高く、さまざまなアプリケーション シナリオに適したオープンソースの深層学習プラットフォームです。アリババのPAI（Platform of Artificial Intelligence）：機械学習、深層学習、自然言語処理などの人工知能サービスを総合的に提供するプラットフォーム。 Tencent の Angel: これは、大規模なデータ処理とモデル トレーニングをサポートする分散機械学習プラットフォームです。 JD.com の Alink: これは、ユーザーがモデルを構築およびトレーニングするのに役立つ豊富なアルゴリズムとツールを提供するオープンソースの機械学習プラットフォームです。 Huawei の MindSpore: これは、自動推論、モデルの最適化、展開をサポートするフルスタックの統合開発プラットフォームです。2. 国内で自社開発された機械学習および深層学習システムで最も広く使用されているのはどれですか?中国で最も広く使用されている自社開発の機械学習および深層学習システムは、Baidu の PaddlePaddle と言えます。 PaddlePaddle は、豊富な機能と柔軟なアプリケーション シナリオを備えており、Baidu 社内で広く使用されているだけでなく、多くの外部開発者にも愛用されています。 PaddlePaddle は、ユーザーがモデルを迅速に構築およびトレーニングできるよう、豊富な事前トレーニング済みモデルとオープンソース ツールを提供しており、幅広いアプリケーション分野で良好な結果を達成しています。
3. 国内自社開発の機械学習・深層学習システムの特徴は何ですか？国内で自社開発された機械学習および深層学習システムには、いくつかの特徴があります。
オープンソース プラットフォーム: 国内の自社開発システムの多くはオープンソース プラットフォーム上に構築されており、より多くの開発者がシステムの構築と最適化に参加できます。複数のシナリオに最適: これらのシステムは、大規模なデータ処理、モデルのトレーニング、推論の展開などを含む複数のシナリオのニーズを念頭に置いて設計されており、さまざまなアプリケーション シナリオのニーズを満たすことができます。高いパフォーマンスと効率性：国内インターネット業界の特性を考慮し、自社開発のシステムはアルゴリズムの最適化と分散コンピューティングを通じて、大量のデータや大規模なコンピューティング環境でも高いパフォーマンスを発揮します。そして効率性。この記事が、中国が独自に開発した機械学習および深層学習プラットフォームをより深く理解するのに役立つことを願っています。これらのプラットフォームは絶えず成長し、人工知能の未来に貢献しています。