ABBYY lanceert een grote update van NeoML, de platformonafhankelijke open source machine learning-library waarmee ontwikkelaars machine learning-modellen kunnen bouwen, trainen en implementeren. De update voegt ondersteuning toe van de programmeertaal Python, de populairste taal voor machine learning en AI.
Het framework biedt ook vijf tot tien keer snelheidsverbeteringen, evenals meer dan twintig nieuwe ML-methoden. Bovendien ondersteunt NeoML nu Apple M1-chips, GPU op Linux- machines en Intel GPU. Dit breidt de praktische use-cases en scenario's voor de bibliotheek aanzienlijk uit, terwijl meer ontwikkelaars het kunnen gebruiken om AI-aangedreven applicaties en oplossingen te bouwen.
De snelheidsverbeteringen hebben NeoML tot een van de snelste machine learning-frameworks op de markt gemaakt. Nu biedt het tot tien keer snellere prestaties voor klassieke algoritmen en tot 30 procent snellere neurale netwerktraining en inferentie dan de vorige versie. Vergeleken met de twee populairste open source-library’s voor machine learning biedt NeoML gemiddeld 50 procent snellere prestaties. Dit maakt het framework bij uitstek geschikt voor het ontwikkelen van klantgerichte platformonafhankelijke applicaties die zowel een naadloze gebruikerservaring als gegevensverwerking op het apparaat vereisen.
NeoML is ontworpen als een universeel hulpmiddel voor het verwerken en analyseren van gegevens in uiteenlopende formaten, waaronder tekst, beeld en video. Gebruikers kunnen deze modellen overal inzetten: in de cloud, on-premise, in de browser of on-device. De bibliotheek ondersteunt C++, Java en Objective C-programmeertalen, en biedt meer dan twintig traditionele ML-algoritmes, zoals classificatie, regressie en zogenaamde clustering frameworks. De neurale-netwerkmodellen ondersteunen meer dan honderd laagtypes. De bibliotheek is volledig cross-platform – één enkele basiscode die kan worden uitgevoerd op alle populaire besturingssystemen, waaronder Windows, Linux, macOS, iOS en Android – en bovendien geoptimaliseerd voor zowel CPU- als GPU-processoren.
7 - 9 juni 2023Praktische driedaagse workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over herkennen, beschrijven en ontwerpen van business processen. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikbare richt...
9 oktoberPraktische dag met internationaal gerenommeerde trainer Keith McCormick over automated machine learning en explainable AI. This one-day workshop explores how data teams can leverage automated machine learning and which phases of the machine ...
12 oktober 2023 Praktisch en interactief seminar met Nigel Turner Data-gedreven worden lukt niet door alleen nieuwe technologie en tools aan te schaffen. Het vereist een transformatie van bestaande business modellen, met cultuurverandering, een heron...
6 t/m 8 november 2023 Praktische workshop Data Management Fundamentals door Chris Bradley - CDMP-examinatie optioneel De DAMA DMBoK2 beschrijft 11 disciplines van Data Management, waarbij Data Governance centraal staat. De Certified Data Manag...
7 december (online seminar op 1 middag)Praktische tutorial met Alec Sharp Alec Sharp illustreert de vele manieren waarop conceptmodellen (conceptuele datamodellen) procesverandering en business analyse ondersteunen. Waardevolle online tutorial van e...
9 en 10 november 2023 Praktische workshop Data Governance & Stewardship door Chris Bradley - CDMP-examinatie optioneel Wat betekent Data Governance eigenlijk, hoe kunnen we het praktisch laten werken en wat zijn de implicaties? Deze 2-daag...
16 en 17 november 2023Praktische workshop boordevol tips en technieken met Alec Sharp Er is toenemende belangstelling voor modelgebaseerde technieken. Alec Sharp behandelt de belangrijkste technieken, waaronder Concept Models, Process Scope en Proces...
30 november 2023 (online cursus van 1 ochtend) Workshop met BPM-specialist Christian Gijsels over business analyse, modelleren en simuleren met de nieuwste release van Sparx Systems' Enterprise Architect, versie 16.Intensieve cursus waarin de belangr...
Deel dit bericht