Microsoftは、同社が人工知能の開発を加速するために使用するツールのソースコードを公開しました。ComputationalNetwork ToolkitはGithubで公開されています。
公式ブログによると、研究者は必然的にCNTKツールキットを作成する必要がありました。 Microsoftの主要な音声認識スペシャリストであるXuedong Huangは、彼のグループの開発者はコンピューターによる音声認識を高速化する方法を心配しており、既存のツールは遅すぎると述べました。
そのため、ボランティアのグループが、自らのソリューションを使用して問題を自ら解決しようと志願し、そもそも生産性を高めました。
努力は完全に報われました。
内部テストでは、CNTKは、コミュニケーション機能の向上により、音声認識やパターン認識などのタスクで深層学習モデルを作成するために開発者が使用する他の4つの一般的なコンピューティングツールよりも優れたパフォーマンスを示しました 。
「CNTKツールキットは、これまでに見たどの製品よりも非常に効果的です」とXuyedong Huang氏は認めています。
この種のパフォーマンスの向上は、急速に成長しているディープラーニング分野にとって重要です。最も複雑なディープラーニングタスクの一部は計算に数週間かかる場合があるためです。
過去数年にわたり、より多くの研究者がディープニューラルネットワークを使用して機械学習アルゴリズムを開始するにつれて、ディープラーニングの分野は大きな一歩を踏み出しました。 多くの人々は、ディープラーニングは人工知能の分野で改善する可能性があると信じている、とMicrosoftは書いている。
進歩により、 音声を正確に認識して翻訳するシステムや、 音声 に関する質問に答えることができる画像認識システムを作成できるようになりました。
Microsoftでは、CNTKツールはGPUを備えた強力なコンピューターのクラスターで使用されています。 GPUはそのようなアルゴリズムの処理に理想的であることが判明しました。GPUのおかげで、音声の合成、認識、理解、画像の認識、ビデオの動きの技術に大きなブレークスルーがありました。
CNTKツールの恩恵を受けることができるのは、限られた予算と1台のコンピューターを使用する開発者から、GPUを使用してサーバーのクラスター全体を持ち上げることができる会社までです。 Microsoftの開発者は、CNTKは多くのGPUマシンでの並列操作に対して、同種の他の公的に利用可能なツールよりもはるかに優れていると主張しています。
昨年4月、マイクロソフトは、より限られた無料ライセンスの下で、Codeplexを通じて学術研究者向けにCNTKを開設しました。 月曜日から、CNTKは絶対に誰でも利用できます。
独立した開発者は、Microsoftのこのような積極的な行動に喜びを表明しますが、会社を固定する機会を逃さないでください。「マイクロソフトだけがdocx形式でgithubのドキュメントを開くことができます」