Центр Big Data МТС разработал библиотеку CoolGraph для специалистов по глубокому обучению нейросетей и открыл её для всех желающих. Об этом Sostav сообщили в пресс-службе компании.
Проект опубликован на Github. Он позволяет строить графовые нейросети, отличающиеся от стандартных, с помощью нескольких строк кода.
В отличие от обычных моделей машинного обучения графовые нейросети учитывают любые взаимосвязи в данных и обобщают все предыдущие подходы. Поэтому нейросеть получается «более гибкой и вариативной». Например, чат-бот сможет анализировать каждое слово в контексте предыдущих, выдавая максимально точный ответ.
Как пояснили в компании, библиотека CoolGraph предназначена как для экспертов, так и для начинающих специалистов в области глубокого обучения нейросетей, имеющих доступ к данным графов, с помощью которых они могут строить различные модели. Специалисты Big Data МТС собрали в библиотеке наработки в области построения кастомных моделей.
«Для достижения прорывов в области машинного обучения необходимо большое количество талантливых людей, экспериментирующих с технологиями. Наша библиотека решает эту задачу за счёт снижения порога входа в графовые нейросети. Эта технология с одной стороны объединяет в себе известные модели глубокого обучения как частные случаи, а с другой стороны даёт инструмент для новых исследований», — пояснил открытие исходного кода библиотеки директор центра Big Data МТС Виктор Кантор.
В дальнейшем центр планирует пополнять библиотеку CoolGraph и открывать доступ к другим своим разработкам.
Ранее МТС представила платформу для обучения нейросетей. Она обеспечивает весь цикл машинного обучения в облаке. Отмечалось, что дата-инженеры и аналитики смогут «разворачивать ML-модели в протестированной и оптимизированной для них облачной среде», собирать и анализировать данные, управлять жизненным циклом моделей, использовать трекинг ML-экспериментов, визуализировать и сравнивать результаты исследований.