Hoje, o Google liberou uma ferramenta chamada Tensor2Tensor, que permite que mesmo máquinas domésticas sejam usadas para técnicas de aprendizagem de máquina, que normalmente são usadas para treinar inteligências artificiais.
A novidade é um programa para treinar modelos de aprendizagem profunda no Tensorflow – o ambiente de aprendizagem de máquina no Google. Ele permite que algoritmos sejam treinados para tarefas como reconhecimento de imagens, criação de legendas, tradução e análise de texto. Ele foi disponibilizado em modelo open source, e seu código fonte já pode ser visto no GitHub.
Aprendizagem para todas as máquinas
Um dos principais destaques da nova ferramenta da empresa é que ela permite que os resultados obtidos por processos muito sofisticados de aprendizagem de máquina sejam replicados em sistemas muito mais simples. Por exemplo: num teste de tradução, o T2T conseguiu treinar um modelo de tradução a obter resultados semelhantes aos dos melhores sistemas com apenas um dia de treinamento em uma máquina com uma só placa de vídeo.
A disponibilização desse sistema é muito importante para universidades e outras instituições que fazem pesquisa com (ou sobre) modelos de aprendizagem de máquina. Isso porque esses modelos em geral exigem configurações muito específicas de máquinas para dar resultados, e uma variação mínima na configuração pode dar resultados muito diferentes.
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Esse sistema facilita a reprodução de resultados usando configurações de hardware diferentes. Ele também permite que um mesmo modelo seja testado com configurações diferentes, e que pequenas partes do modelo sejam alteradas para avaliar seu impacto individual no resultado final, informou o Olhar Digital. Assim, é possível treinar modelos usado diferentes conjuntos de dados e diferentes configurações em menos tempo.