NeoML 2.0 отримав підтримку Python і прискорене навчання нейронних мереж до 30%
Бібліотека розробки машинного навчання з відкритим кодом neoML була оновлена: тепер користувачі Python можуть працювати з нею, сказала Еббі.
За допомогою NeoML розробники зможуть доповнювати додатки ідентифікацією об'єктів, класифікацією, регресією, кластеризацією, семантичною сегментацією, верифікацією. Бібліотека підтримує близько 20 нових методів машинного навчання, включаючи 10 нових мережевих шарів і нові методи оптимізації.
За даними компанії, в новій версії NeoML швидкість виконання класичних алгоритмів зросла в 10 разів, швидкість навчання нейронних мереж - на 30%, а оновлена бібліотека працює до 50% швидше двох найпопулярніших ML фреймворків на GitHub.
NeoML 2.0 підтримує роботу на процесорах і графічних процесорах Apple M1 в Linux, включаючи інтегровані моделі від Intel.
Технологія може бути застосована до будь-якого завдання машинного навчання, включаючи комп'ютерний зір та обробку природної мови, покращення зображень, класифікацію, аналіз структури документа, розпізнавання тексту, вилучення даних зі структурованих та неструктурованих документів.