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Google desenvolve software que permite treinar inteligência artificial em seu computador

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.

Google desenvolve software que permite treinar inteligência artificial em seu computador
Imagem: Redação iMasters

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.

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