Microsoft e Amazon uniscono le forze per rendere il deep learning accessibile a tutti gli sviluppatori

Microsoft e Amazon oggi ha annunciato una nuova interfaccia di deep learning chiamata Gluon. Le aziende con sede a Seattle uniscono le forze per rendere il deep learning accessibile a tutti gli sviluppatori con la nuova deep library. La libreria fornisce un'interfaccia di programmazione "concisa e di facile comprensione" che consentirà agli sviluppatori di creare modelli di apprendimento automatico da utilizzare su cloud, smartphone e altro ancora.

Gluon fornirà agli sviluppatori un'API Python che possono utilizzare per prototipare, costruire e addestrare modelli complessi di machine learning. Microsoft e Amazon hanno affermato oggi in un comunicato stampa congiunto che la creazione di modelli di apprendimento automatico può essere molto difficile, richiede molto tempo e potenza di elaborazione. Gluon spera di affrontare questa soluzione con la sua API Python e i componenti di rete neurale pre-compilati. Gluon attualmente funziona con Apache MXNet, ma Microsoft e Amazon aggiungeranno in seguito il supporto per Cognitive Toolkit di Microsoft.

"Abbiamo creato l'interfaccia Gluon in modo che la creazione di reti neurali e modelli di addestramento possa essere facile come creare un'app. Attendiamo con impazienza la nostra collaborazione con Microsoft per continuare a far evolvere l'interfaccia Gluon per gli sviluppatori interessati a rendere più facile l'utilizzo dell'apprendimento automatico", ha affermato Swami Sivasubramanian, VP di Amazon AI.

Utilizzando l'API Pyhton fornita da Gluon, sarai in grado di creare modelli di machine learning e addestrarli senza dover scrivere migliaia di righe di codice che normalmente avresti bisogno per costruire e addestrare questi modelli. Inoltre, Gluon non influirà affatto sulle prestazioni di allenamento, poiché sarai in grado di addestrare i tuoi modelli alla stessa velocità che otterresti utilizzando direttamente motori come Apache MXNet.

Gluon è disponibile oggi e tu puoi dai un'occhiata su GitHub qui.