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Überraschender Schritt in die Open-Source-Welt: Amazon gibt Empfehlungssoftware frei

(Foto: Shutterstock)

In einem überraschenden Schritt hat Amazon seine Deep-Learning-Software DSSTNE als Open Source veröffentlicht. Die Bibliothek nutzt der E-Commerce-Riese selbst für Empfehlungen, sie gilt als Herzstück der Internetplattform.

Amazon veröffentlicht Deep-Learning-Software als Open Source

Google, Facebook und sogar Microsoft sind eher dafür bekannt, Software für die Open-Source-Gemeinde freizugeben. Jetzt aber hat auch E-Commerce-Riese Amazon einen großen Schritt in die Welt der Open-Source-Software für den Bereich Deep Learning getan und seine Bibliothek „Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine“ (DSSTNE) freigegeben.

Empfehlungs-Software: Amazon DSSTNE ist jetzt Open Source. (Screenshot: YouTube/Julien Simon)

Empfehlungs-Software: Amazon DSSTNE ist jetzt Open Source. (Screenshot: YouTube/Julien Simon)

DSSTNE kann dazu genutzt werden, neuronale Netzwerke mit Hilfe von mehreren GPUs einzurichten und zu trainieren und damit Modelle für Deep Learning zu erstellen. Die Software gilt als Herzstück der Internetplattform, Amazon selbst nutzt die Bibliothek für sein Empfehlungssystem. Als Vorteile gegenüber vergleichbarer Deep-Learning-Software wie Caffe oder TensorFlow gibt Amazon für DSSTNE eine einfachere Programmiersprache und bessere Performance – insbesondere bei einer spärlichen Datenbasis für das Training – an.

Amazon DSSTNE: Empfehlungen und Suche für Deep Learning

In den FAQ der Empfehlungs-Software lässt Amazon wissen, dass DSSTNE als Open-Source-Software den Bereich Deep Learning über die Bereiche Sprach- und Objekterkennung hinaus um die Suche oder Empfehlungen hinaus erweitern könne. Zudem werden Forscher rund um den Globus aufgefordert, gemeinsam an der Verbesserung der Software zu arbeiten. Dadurch, so hoffe der Internethändler, könnten weitere Innovationen entstehen.

Amazons Empfehlungs-Software DSSTNE steht unter Open-Source-Lizenz (Apache License, Version 2.0) auf GitHub zum Download bereit.

via venturebeat.com

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