A Google mellett a M$ is nyílt forrásúvá tette saját gépi tanulás keretrendszerét.
http://blogs.technet.com/b/inside_microsoft_research/archive/2015/11/12/microsoft-open-sources-distributed-machine-learning-toolkit-efficient-big-data-research.aspx
http://blogs.technet.com/b/inside_microsoft_research/archive/2015/11/12/microsoft-open-sources-distributed-machine-learning-toolkit-efficient-big-data-research.aspx
Hátha valaki tud velük valamit kezdeni? Mert ezek a cégek nagyon gyengek ebben a lehetőségeikhez képest. Kihoztak a maximumot a jelenlegi módszerekből...
VálaszTörlésPéter Primusz: #define gyengék?
VálaszTörlésA TensorFlow dokumentációja egy kicsit erősebbnek tűnik. Igaz a Google már régóta elkezdte az open source punlikálás előkészítését abban az esetben...
Szerinted nem azok? Biztos vagyok benne, hogy ha komoly potenciál lenne bennük nem adnak közre. Szerintem maga a Google is csalódott... Ne felejtsük el, hogy komoly adatbázis eseten sima statisztikaval is komoly eredmények produkálhatoak gépi tanulás nélkül.
VálaszTörlésA Google esetében láttam a folyamatot, ahogyan elindult (kb. egy éve indult, akkor még ott dolgoztam): Komoly lobbimunka volt, hogy az egyik legfontosabb "koronaékszer" elérhető legyen cégen kívül is, sokan ellenezték, mondván hogy növeli a versenytársak képességeit. Ugyanakkor a publikálással azt remélik, hogy a cég több olyan embert tud majd felvenni, aki már eleve ért ehhez a technológiához, és nem egy másikról kell átképezni (vagy olyan céget tud felvásárolni, ami ezt használja és nem mást).
VálaszTörlésA Microsoft kezdeményezésére nincs nagy rálátásom.
Értem, ez értékes adalék a hírhez! De akkor végül is jól gondoltam, közre adják, hátha tud vele valaki mit kezdeni, ha más nem, akkor érteni fog a platformhoz.
VálaszTörlésPéter Primusz Azért a Google-nél komoly hagyománya van a nyílt forrásnak. Nyílt forrású az Android, a Chrome, stb. és azt azért nem mondhatnánk, hogy nincs ezekben komoly potenciál. A trükk az, hogy nekik ezeknél nem a forráskód az igazi érték. Ugyanez lehet a TensorFlow-nál is. Az ilyen tanuló rendszereknél például hatalmas érték lehet az adathalmaz, amin tanítják, ami a Google-nél megvan, a versenytársaknál nem feltétlenül. Illetve maga a TensorFlow csak egy keretrendszer (írtam róla egy kis bejegyzést 1-2 nappal ezelőtt). Arra jó, hogy hatékonyan futtass vele tenzor transzformációs gráfokat. Adnak hozzá pár ismert algoritmus, neuronhálót, stb. (amit más publikációkból összeszedhetsz te is, de vannak ezekre más implementációk is), amivel el lehet indulni, de itt még azért nagyon sok olyan dolog lehet, ami a Google tarsolyában maradt. Tehát ezzel nem feltétlen adták ki a saját technológiáikat, csak az alapot, amin esetleg felépíthetsz ugyanolyanokat, de ahhoz még sok mindent mellé kell tenned. Szóval szerintem ez egy értékes cucc. Ugyanúgy értékes, mint az AngularJS, GWT, stb. forráskódja, hogy ami a Google számára lényeges, az náluk maradt. Nem hülyék ezek. A megnyitással pedig sokkal sokkal többet nyerhetnek, mint amennyit bukhatnak. Mindig ez a lényege a nyílt forrásnak. De jó példa erre a Tesla is. Szabadon elérhetővé tette a technológiáit a versenytársak számára. Mondván, hogy neki most nem a többi elektromos jármű gyártó cég a konkurenciája, hanem a benzines meghajtás. Bárki, aki előremozdítja az elektromos járművek elterjedését, az az ő malmára hajtja a vizet. Szóval ezek mögött komoly érdekek húzódnak, nem pedig az, hogy a Google vagy a M$ "csalódott" lenne. Oly annyira nem, hogy a Google egyre inkább az MI-t tartja a fő iránynak. Ezért is akarják minél inkább katalizálni ennek a területnek a fejlődését pl. a TensorFlow kiadásával.
VálaszTörlésÉrtem. Persze az MI a jövő, csak az eddigi megoldások nem túl sok további fejlődést rejtenek magukban. Ezt értem azon, hogy "csalódtak". Én legalábbis nagyon csalódott lennék a helyükben. Persze, nem gondol, hogy az MS-nél vagy a Google-nél hülyék dolgoznának. Én nem látom az attrakciót már ezekben a cégekben ilyen téren...
VálaszTörlésAzért ezek a dolgok még nagyon gyerek cipőben járnak. Szerintem most az MI-vel ott tartunk, mint a számítástechnikával a '80-'90-es években. Most meg már mindenkinek a zsebében ott egy izmos PC, és napi 24 órában online. Szóval szerintem ez a terület most kezd csak beindulni, és 10-20 év távlatában ugrásszerű fejlődésre számíthatunk.
VálaszTörlésElképzelhető, sőt ezt nem is vitatom. De más gondolatok kellenek, ötletek. Elindult a zseni keresgélés ezekkel az open source projektekkel, ahogyan azt István megfogalmazta.
VálaszTörlésPéter Primusz a Google nemcsak hogy nem csalódott, hanem kifejezetten stratégiai célnak tekinti a machine learning alapú fejlesztéseket. Nehéz ezt bizonyítanom, (pl. köt a céges titoktartás), de álljon itt egy friss vezetői nyilatkozat:
VálaszTörlés"During CEO Sundar Pichai's prepared remarks, he went out of his way to point out that investments in machine learning and artificial intelligence were a continued priority for the company moving forward.
Pichai even went as far as to say that Google was "re-thinking" all of its products to include more AI and machine learning."
http://www.businessinsider.com/google-on-machine-learning-2015-10
Nem zseni keresgélés megy, hanem nagy mennyiségben akarnak embereket foglalkoztatni, akik értenek machine learning-hez.
Péter Primusz Lehet, hogy később a jelenlegi irány (konvolúciós neurális hálók, stb.) zsákutcának bizonyul majd, és lesz valami ennél jobb, de egyelőre még úgy tűnik, hogy van benne potenciál. Szóval ebben egyelőre még szerintem nem csalódtak a cégek. De jó kérdés, hogy vajon ez vezet-e majd az emberi szintű MI-hez, vagy valami teljesen más.
VálaszTörlésFélreértés van itt, már látom. Nem akartam azt sugallni, hogy a Google kukázza a gépi tanulás gondolatát, hanem azt, hogy egy részét már a lehetőségeknek már megnézte és kihozták belőle a maximumot! Én dicsérem ezeket a cégeket, de kritizálom az eddig ismert módszereket.
VálaszTörlés„Nem zseni keresgélés megy, hanem nagy mennyiségben akarnak embereket foglalkoztatni, akik értenek machine learning-hez. „
Szerinted nem ezek között lesz az, aki új meglátást hoz ebbe a témába?
Igazándiból egy dologról beszélünk, csak félreérthető voltam, vagyok. MI a jövő, de szívem szerint abban bízok, hogy sose fog sikerülni, ha meg mégis, kinek fog kelleni egy makrancos gép? Ugyanis itt mindenki csak a gondolkodást nézi, de érzelmek nélkül nincsen értelem, ezt nem én mondom, hanem azok akik ebben jártasok. De sok szerencsét hozzá.
Különböztessük meg a machine learning és az artifical intelligence-t.
VálaszTörlésÉn egyáltalán nem gondolom, hogy "zseni által hozott" "új meglátás" kell a machine learning területre. Rengeteg kihasználatlan üzleti potenciál van még benne, és emellett nap-mint-nap olvasok új fejlesztéseket (pl. pár napja a microsoft kombinálta a deep neural network-öt és a random decision forrest-et, egy tanítási ciklusban).
Ugyanakkor az "emberi szintű" artifical intelligence szerintem egy délibáb. Ezek a mostani open source programok nem is ezt célozzák meg, és ezt számon kérni rajtuk felesleges.
Igazad van, összevontam a dolgokat. Ez helytelen volt. De a két téma szorosan összeilleszkedik, ezért én egy témakörben gondolkozom ezekkel kapcsolatosan. Nem vagyok ezeknek a területeknek kutatója, de kellet már ilyet csinálnom és nagyon lelombozta lelkesedésemet az, hogy mire vagyunk ma képesek.
VálaszTörlésFura, nekem pont hogy az elmúlt években jött meg újra a lelkesedésem ehhez a területhez. 2001-05 között a SZTAKI-ban dolgoztam, akkor kb. zsákutcának tűnt a neurális háló és úgy általában túlságosan számításigényes volt minden. Azóta Hinton, LeCun és Ng is publikált pár meghatározó cikket, és 2011 óta már a gyakorlatban is a deep learning alkalmazások jelentik a legjobb eszközöket. Ehhez kellett a GPU könnyű használhatósága, az elosztott rendszereken történő betanítás, és kezelhetővé vált egy csomó olyan probléma, ami eddig elérhetetlen volt.
VálaszTörlésEzzel sem tudok vitatkozni, a CUDA és OpenCL biztosan megdobják ezeket a dolgokat. De jó ismerni valakit aki ért is ezekhez :)
VálaszTörlésIgen, ezt LeCun is írta valahol, hogy ezek a technológiák már a '80-as években megvoltak, csak nem volt hozzá jó hardver. Amúgy a TensorFlow pont erre jó, hogy leprogramozod a matek részét, és ő kiosztja a GPU-nak, elszálazza, stb. tehát nem kell "ismerni valakit, aki ért is hozzá". Kvázi ez ennek a cuccnak a legfőbb értelme.
VálaszTörlésAmúgy 2005 környékén szerintem már én is SZTAKI-ban dolgoztam, lehet találkoztunk is Istvan Soos . :)
Nem tudom miert de nekem evidens hogy egy AI rendszernek elobb vagy utobb nyilt forrasunak kell lennie. Lejet hogy tul sok sci-fit olvastam, vagy tobbet gondolok errol mint ami valojaban, de valahogy olyan ez nekem mintha megtanitanak mindent a gyerekemnek amit tudok aztan nem engednem ki a vilagba hanem bezarnam egy szobaba. Mi ertelme lenne? Arrol nem is beszelve hogy en nem tudok mindent, csak az erdeklodest tudom felkelteni a gyerekben.
VálaszTörlés