В последнее время машинное обучение начинает появляться в сети на всех уровнях, и эта тенденция, вероятно, сохранится в обозримом будущем. То, что когда-то было доступно только операторам суперкомпьютеров, нашло применение среди тех, кто обладает достаточно мощным настольным компьютером. Тем не менее, процесс уменьшения масштабов не останавливается. И недавно Microsoft объявила о появлении инструмента машинного обучения для встраиваемых систем.
Embedded Learning Library (ELL) – это набор инструментов, позволяющих Arduino, Raspberry Pi и т. п. использовать преимущества алгоритмов машинного обучения, несмотря на их небольшой размер и ограниченные возможности.
Microsoft предполагает, что эта библиотека будет полезна для многих инженеров и радиолюбителей, и у нее есть примеры, доступные для таких вещей, как компьютерное зрение, распознавание ключевых слов в аудиосистеме и несколько других реализаций. Библиотека должна быть расширяемой для любого приложения, где машинное обучение будет полезно для небольшой встроенной системы, поэтому оно не ограничивается этими примерами приложений.
С ELL Развернутые модели машинного обучения работают локально, не требуя сетевого подключения и не полагаясь на серверы в облаке. ELL, по своей сути, представляет собой предварительный обзор встроенных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, разработанных в Microsoft Research.
Сотрудники Microsoft создали ELL для производителей, техно-энтузиастов, студентов, предпринимателей и разработчиков, которые стремятся создавать интеллектуальные устройства и гаджеты на базе алгоритмов искусственного интеллекта. Инструменты, код и все другие ресурсы, доступные на сайте ELL, бесплатны для любой адаптации и использования. Просто имейте в виду, что ELL находится в стадии разработки и по ожиданиям разработчиков Microsoft, этот инструмент быстро изменится, включая серьезные изменения API.
ELL – это библиотека программного обеспечения и сопутствующий набор программных инструментов, написанный на современном C++, с дополнительным интерфейсом на Python. Загрузите ELL из репозитория GitHub, либо в виде zip-файла, либо с помощью следующей команды: git clone https://github.com/Microsoft/ELL.git.
Хотя целью ELL является развертывание программного обеспечения на платформах с ограниченными ресурсами и небольших одноплатных компьютерах, большая часть взаимодействия с ELL происходит на ноутбуке или настольном компьютере (Windows, Ubuntu Linux или macOS). Технически, вы можете думать о ELL как о кросс-компиляторе для встроенного искусственного интеллекта – сам компилятор работает на вашем ноутбуке или настольном компьютере, а генерируемый им машинный код запускается на вашем одноплатном компьютере.
© digitrode.ru