El aprendizaje automático ha pasado rápidamente del campo de nicho al 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 para empresas, pero la IA determinada tiene como objetivo hacerlos más accesibles que nunca mediante el código abierto de todo su producto de infraestructura de inteligencia artificial.
La compañía creó su Plataforma de capacitación determinada para desarrollar IA de manera organizada y confiable, el tipo de cosas que las grandes compañías han creado (y guardado) 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 CEO Evan Sparks. “Una empresa para la que trabajamos tenía 70 personas construyendo sus herramientas internas para IA. Simplemente no hay muchas compañías en el planeta que puedan soportar un esfuerzo como ese “.
En empresas más pequeñas, ML está experimentando con equipos pequeños que utilizan herramientas destinadas al trabajo académico y la investigación individual. Para ampliar eso a docenas de ingenieros que desarrollan un producto real … no hay muchas opciones.
“Están utilizando cosas como TensorFlow y PyTorch”, dijo el científico jefe Ameet Talwalkar. “Gran parte de la forma en que se realiza el trabajo son solo convenciones: ¿cómo se capacitan los modelos? ¿Dónde escribo 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 realmente es el Salvaje Oeste. Y la cantidad de trabajo que tiene que hacer para configurarlo … hay una razón por la cual las grandes empresas tecnológicas construyen estas infraestructuras internas “.
La IA decidida, 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 en código abierto, con una licencia Apache 2.0, por supuesto.
“Tenemos confianza en que las personas pueden recogerlo y usarlo por su cuenta sin mucha mano”, dijo Sparks.
Puede acelerar su propia instalación alojada 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 destruye cuando Ya no son necesarios.
La esperanza es que la plataforma de IA determinada se convierta en una especie de capa base en la que muchas pequeñas empresas puedan ponerse de acuerdo, proporcionando 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 por órdenes de magnitud en los próximos años, vale la pena reclamar incluso una pequeña porción del pastel, pero con suerte, la IA determinada puede convertirse en el nuevo estándar de facto para el desarrollo de IA en pequeñas y medianas empresas .
Puede consultar la plataforma en GitHub o en el sitio de desarrolladores de IA determinada.
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