quarta-feira, 27 de janeiro de 2016

Microsoft libera código que treina computadores a entender fala.

Microsoft libera código que treina computadores a entender fala.
Microsoft libera código que treina computadores a entender fala.


Microsoft liberou ontem no GitHub o código de seu CNTK - Computational Network Toolkit. O CNTK é um código desenvolvido para empresa que permite que algoritmos usado em recursos como reconhecimento de voz e de objetos em imagens se aperfeiçoem sem a necessidade de interferência humana.

O software voltado para aprendizado de máquinas utiliza redes neurais profundas e o poder de processamento de múltiplas placas gráficas para criar inteligência artificial. Agora que ele está no GitHub, ele pode ser aproveitado por qualquer desenvolvedor. O código pode ser acessado aqui.

Aprendizado de máquina

A Microsoft não é a primeira empresa a abrir o código de seu sistema de redes neurais profundas - sitemas com o objetivo de treinar computadores para uma tarefa específica que usam estruturas lógicas semelhantes às do cérebro humano. 

O Google fez algo semelhante no ano passado, quando liberou o código do TensorFlow, usado no Google Photos para reconhecer locais, pessoas e objetos (que mais tarde foi usado para criar algumas imagens bem estranhas e alguns episódios de Friends).

Placas de vídeo

No entanto, a Microsoft considera que o seu software é mais eficiente que os outros porque ele consegue aproveitar simultaneamente diversos computadores. Enquanto outros programas semelhantes conseguem, no máximo, tirar proveito de diversas GPUs (placas de vídeo) instaladas em uma só máquina, o CNTK consegue usar vários computadores ao mesmo tempo. 

Essa flexibilidade permite que ele "treine" um computador para reconhecer vozes 10 vezes mais rápido do que seria possível usando outro sistema. A velocidade é extremamente importante nesse ramo, pois determina quanto tempo levará até que o computador "aprendar" determinada tarefa.

Embora as GPUs em geral sejam utilizadas para rodar jogos de computador, pesquisadores descobriram que sua estrutura de processamento é ideal para os algoritmos usados em softwares desse tipo.




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