El aprendizaje automático ha pasado rápidamente de un campo de nicho a un componente crucial de innumerables pilas de software, pero eso no significa que sea fácil. Las herramientas necesarias para crearlo y administrarlo son de nivel empresarial y, a menudo, solo empresariales, pero IA determinada tiene como objetivo hacerlos más accesibles que nunca mediante el código abierto de todo su producto de infraestructura de IA.
La compañía creó su Plataforma de capacitación determinada para desarrollar IA de una manera organizada y confiable, el tipo de cosas que las grandes empresas han creado (y conservado) para sí mismas, explicó el equipo cuando recaudaron una Serie A de $ 11 millones el año pasado.
“El aprendizaje automático será una gran parte de cómo se desarrolla el software en el futuro. Pero para que empresas como Google y Amazon sean productivas, tuvieron que construir toda esta infraestructura de software”, dijo el director ejecutivo Evan Sparks. “Una empresa para la que trabajamos tenía 70 personas construyendo sus herramientas internas para IA. Simplemente no hay muchas empresas en el planeta que puedan soportar un esfuerzo como ese”.
En las empresas más pequeñas, el aprendizaje automático está siendo experimentado por equipos pequeños que utilizan herramientas destinadas al trabajo académico y la investigación individual. Para escalar eso a docenas de ingenieros que desarrollan un producto real… no hay muchas opciones.
“Están usando cosas como TensorFlow y PyTorch”, dijo el científico jefe Ameet Talwalkar. “Gran parte de la forma en que se hace el trabajo son solo convenciones: ¿Cómo se entrenan los modelos? ¿Dónde anoto los datos sobre cuál es mejor? ¿Cómo transformo los datos a un buen formato? Todas estas son tareas de pan y mantequilla. Hay tecnología para hacerlo, pero en realidad es el Salvaje Oeste. Y la cantidad de trabajo que tienes que hacer para configurarlo… hay una razón por la que las grandes empresas de tecnología construyen estas infraestructuras internas”.
Determinad AI, cuyos fundadores comenzaron en AmpLab de UC Berkeley (sede de Apache Spark), ha estado desarrollando su plataforma durante algunos años, con comentarios y validación de algunos clientes que pagan. Ahora, dicen, está listo para su debut de código abierto, con una licencia Apache 2.0, por supuesto.
“Confiamos en que las personas puedan tomarlo y usarlo por su cuenta sin tener que sujetarlo mucho con las manos”, dijo Sparks.
Puede activar su propia instalación autohospedada de la plataforma utilizando hardware local o en la nube, pero la forma más fácil de hacerlo es probablemente la versión administrada en la nube que aprovisiona automáticamente los recursos de AWS o donde prefiera y los elimina cuando ya no son necesarios.
La esperanza es que la plataforma Determined AI se convierta en una especie de capa base en la que muchas pequeñas empresas puedan estar de acuerdo, brindando portabilidad a los resultados y estándares para que no comience desde cero en cada empresa o proyecto.
Dado que se espera que el desarrollo del aprendizaje automático se expanda en órdenes de magnitud en los próximos años, vale la pena reclamar incluso una pequeña parte del pastel, pero con suerte, la IA determinada puede convertirse en el nuevo estándar de facto para el desarrollo de la IA en las pequeñas y medianas empresas. .
Puedes consultar la plataforma en GitHub o en determinadas IA sitio del desarrollador.
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