Le Deep Learning par Microsoft (Cognitive Toolkit)

News:

• Févri­er 2017: Microsoft Research à Cam­bridge a créé Deep­Coder, une intel­li­gence arti­fi­cielle capa­ble de dévelop­per des pro­grammes en syn­théti­sant et assem­blant des frag­ments de code puisés dans sa base de don­née. Ce sys­tème, nom­mé IPS (Induc­tive Pro­gram Syn­the­sis), con­siste à entraîn­er un réseau de neu­rones à prédire des pro­priétés du pro­gramme qui a généré les sor­ties suite à des entrées (solveur SMT). À l’heure actuelle, Deep­Coder n’est capa­ble que de résoudre des prob­lèmes impli­quant env­i­ron 5 lignes de code.
• Recon­nais­sance vocale : Microsoft rivalise avec les humains (taux d’er­reur de 5,9 % = tran­scrip­teurs humains).
• Octo­bre 2016: Sor­tie de la v2.0 Beta 1 per­me­t­tant d’u­tilis­er l’outil comme librairie externe pour C++/Python. La recon­nais­sance d’ob­jets est au menu. Amélioré pour le fonc­tion­nement via GPU, avec une mon­tée en puis­sance qua­si linéaire (>7 pour 1 si 2 ordi­na­teurs avec cha­cun 4 GPU).
• Jan­vi­er 2016: Le Microsoft Cog­ni­tive Toolk­it, anci­en­nement Com­pu­ta­tion­al Net­work Toolk­it (CNTK) passe sous licence MIT et est hébergé sur GitHub. Elle est bien enten­due com­pat­i­ble avec le Cloud Azure.

Descrip­tion:

• Per­met de dévelop­per en Brain­Script, C++ ou Python
• Fonc­tionne en clus­ter (Azure): En cumu­lant la puis­sance de 8 GPU répar­tis dans 2 serveurs séparés, CNTK sem­ble ain­si en mesure d’écraser assez facile­ment la con­cur­rence (dix­it Microsoft).
• Com­pat­i­bil­ité Win­dows et Linux