В понедельник (25 июня 2019 г.) в Технопарке LaFactory сообщество GDG WTM Casablanca организовало мероприятие, на котором они принимали г-на Кемаля Эль Муджахида, директора по управлению продуктами TensorFlow. На этом мероприятии Кемаль поделился ценным опытом и ответил на вопросы марокканского ИТ-сообщества.
Прежде чем перейти к ответам на вопросы, давайте сначала познакомимся с Кемалем и как он стал нынешним директором по продукту TensorFlow.
Кто такой Кемаль Эль Муджахид?
Кемаль Эль Муджахид из Рабата, Марокко. После получения диплома об окончании средней школы в Марокко, он учился и окончил ENST, Франция, в качестве инженера по телекоммуникациям, затем получил степень магистра в Политехнической школе, Франция. После этого он получил степень MBA в Stanford Business, США. Прежде чем стать директором по продукту Tensorlfow, Google, он был директором по продукту Messenger, Facebook.
Давайте теперь узнаем, что такое Tensorflow и что нового в TensorFlow 2.0.
Что такое TensorFlow?
TensorFlow - это продукт Google, библиотека с открытым исходным кодом, которая поможет вам быстро и легко разрабатывать и обучать модели машинного обучения.
Tensorflow легко развернуть на разных платформах, так как есть версия для веб-разработки (TensorFlow.js), другая для мобильных устройств и устройств Интернета вещей (TensorFlow Lite) и еще одна для производства для развертывания моделей в больших средах продуктов (Tensorflow Extended).
Что нового в TensorFlow 2.0?
TensorFlow 2.0 сочетает в себе мощь TensorFlow 1.x и простоту Keras. Наряду с этим, TensorFlow обеспечивает быстрое выполнение для легкого прототипирования и отладки, API стратегии распространения и AutoGraph для обучения в масштабе, а также поддержку TPU, что делает TensorFlow 2.0 простой в использовании, настраиваемой и хорошо масштабируемой платформой для управления состоянием art ML исследования и перевод этих исследований в производственные конвейеры.
Также есть простая в использовании документация для начала работы и различные типы TensorFlow для удовлетворения ваших потребностей, такие как TF Probability для вероятностного машинного обучения. Агенты TF для обучения с подкреплением. TF Text для задач НЛП. TF Federated для федеративного обучения и, наконец, что не менее важно, TF Privacy для обеспечения безопасности и конфиденциальности ваших данных во время обучения модели.
Чтобы оптимизировать обслуживание более крупных проектов, была сформирована Специальная группа по интересам (SIG) для поддержки и дальнейшего развития некоторых из наиболее важных проектов, связанных с участием в будущем. Вы можете принять участие в этом RFC, если хотите внести свой вклад.
Теперь, когда у нас есть представление о TensorFlow 2.0, давайте перейдем к ответам Кемаля на вопросы, которые подняло марокканское сообщество.
Вопрос 1: Как внести свой вклад в TF 2.0?
Для начала вы можете внести свой вклад в документацию по TF 2.0. Пожалуйста, проверьте эту ссылку для получения дополнительной информации о Как вы можете это сделать?
Проверьте хэштег Twitter, чтобы получить больше вдохновения #TFDocsSprint.
Вопрос 2: Не могли бы вы дать нам совет, как позволить марокканскому сообществу присоединиться к сообществу TensorFlow и внести в него свой вклад?
Было бы интересно, если бы марокканское сообщество машинного обучения обнаружило серьезную проблему, с которой марокканцы сталкиваются изо дня в день, которую ИИ мог бы решить с помощью TensorFlow.
Выбирая, думая о том, какую проблему решать, подумайте:
- Влияние
- Осуществимость
- Прирост
Вопрос 3: Стоит ли новичкам начинать TF 2.0?
TensorFlow 2.0 был разработан для начинающих, поэтому вам следует полностью начать его изучение.
Google в партнерстве с Udacity и Coursera предоставил два разных типа курсов, один из которых ориентирован на теоретические концепции, а другой - на практическую сторону. Вы можете просмотреть каждый из них и выбрать лучшее, что соответствует вашим потребностям.
Вопрос 4: В каких темах мы можем применить TensorFlow?
TensorFlow - это универсальный инструмент, который вы используете для решения многих проблем. Есть много вариантов использования, о которых вы можете подумать в соответствии со своими потребностями. Например, учреждение, которое индексирует архивы Ватикана. Хранящиеся Священные Писания написаны средневековым почерком и их огромное количество. Они хотели переписать письменную информацию из этих Священных Писаний на понятный язык для дальнейшего использования. Чтобы решить эту проблему, они создали «In Codico Ratio», программу, которая может читать и интерпретировать то, что находится внутри этих рукописей. Для этого они решили использовать TensorFlow из-за его простоты и мощной экосистемы.
Вопрос 5: Какое будущее у ИИ с TF по сравнению с другими инструментами?
TensorFlow был запущен в 2015 году, так что сейчас ему примерно 4 года. Что делает его особенным, так это то, что за это время инженеры и исследователи TF имели возможность работать и разрабатывать различные решения, соответствующие их потребностям. Это дало курс TF lite, TensorFlow.js и другим продуктам TF.
Разрабатывая надежную и мощную библиотеку, TF помогает различным исследователям и разработчикам ИИ по всему миру добиваться значительных успехов в области ИИ.
Если вы хотите присоединиться к нашим предстоящим мероприятиям, это:
- наш сайт: www.gdgcasablanca.com
- чтобы стать участником: meetup.com/GDG-Casablanca
Наш электронный адрес: [email protected]
