Google 週一發佈人工智能系統 TensorFlow 並宣佈開源，TensorFlow 是 Google 耗費心血開發出了第二代人工智能系統，Google 此舉並不像表面看來那麼簡單。
儘管 Google 宣佈 TensorFlow 開源，人人皆可使用，但是 Google 掌握着使其成功的大部分因素：大數據、運行軟件的高性能的計算機網絡和強大的人工智能專家團隊。
「Google 宣佈 TensorFlow 開源並非自殺之舉，」布里斯托大學人工智能教授 Nello Cristianini 表示，「深度學習並非一蹴而就，需要不斷地測試、調試和適應。」
深度學習系統需要大量的數據調試，必須能完成特定的任務。七年前，Google 從 Youtube 調取了 100 萬張貓的圖片，動用了 1.6 萬計算機處理器訓練計算機識別貓的圖像。
該套系統有數以百萬的參數需要調教。如果沒有大量的工程師參與其中，那麼 Google 發佈的這套深度學習算法用途就很有限。
「算法調試，從過去的試錯中吸取經驗，這些都需要專門的人才。」機器學習創業公司 Loop AI Labs 首席科學家 Patrick Ehlen 稱。「首次參與其中的研究人員需要花大量時間學習。」
通過宣佈軟件開源，Google 希望能吸引更多的研究人員，貢獻他們的力量，在新的領域應用該套系統。
Google 在網頁中説：TensorFlow 還不完美，需要不斷提升，不斷擴展。
Google 是機器學習研究領域的領頭羊，但是 Facebook、微軟和百度在該領域也頗為活躍，不容忽視。比如，Facebook 利用這套系統自動給社交網站照片中的還有打標籤。
今年一月，Facebook 發佈了開源版本的深度學習系統——Torch，而且 Google 旗下的人工智能創業公司 DeepMind 使用的正是該套系統。
文章來源：WSJ 由 TECH2IPO / 創見 陳剛編譯 首發於創見科技，轉載請註明出處。
資料來源：TECH2IPO
儘管 Google 宣佈 TensorFlow 開源，人人皆可使用，但是 Google 掌握着使其成功的大部分因素：大數據、運行軟件的高性能的計算機網絡和強大的人工智能專家團隊。
「Google 宣佈 TensorFlow 開源並非自殺之舉，」布里斯托大學人工智能教授 Nello Cristianini 表示，「深度學習並非一蹴而就，需要不斷地測試、調試和適應。」
深度學習系統需要大量的數據調試，必須能完成特定的任務。七年前，Google 從 Youtube 調取了 100 萬張貓的圖片，動用了 1.6 萬計算機處理器訓練計算機識別貓的圖像。
該套系統有數以百萬的參數需要調教。如果沒有大量的工程師參與其中，那麼 Google 發佈的這套深度學習算法用途就很有限。
「算法調試，從過去的試錯中吸取經驗，這些都需要專門的人才。」機器學習創業公司 Loop AI Labs 首席科學家 Patrick Ehlen 稱。「首次參與其中的研究人員需要花大量時間學習。」
通過宣佈軟件開源，Google 希望能吸引更多的研究人員，貢獻他們的力量，在新的領域應用該套系統。
Google 在網頁中説：TensorFlow 還不完美，需要不斷提升，不斷擴展。
Google 是機器學習研究領域的領頭羊，但是 Facebook、微軟和百度在該領域也頗為活躍，不容忽視。比如，Facebook 利用這套系統自動給社交網站照片中的還有打標籤。
今年一月，Facebook 發佈了開源版本的深度學習系統——Torch，而且 Google 旗下的人工智能創業公司 DeepMind 使用的正是該套系統。
文章來源：WSJ 由 TECH2IPO / 創見 陳剛編譯 首發於創見科技，轉載請註明出處。
資料來源：TECH2IPO
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