Machine-Learning: TensorFlow schneller als DistBelief
2011 hatte Google mit DistBelief sein erstes Deep-Learning-System vorgestellt, das sich mit dem Bilden von neuronalen Netzen beschäftigt. DistBelief wurde von Google auch in den eigenen Datenzentren eingesetzt. Jetzt ist mit TensorFlow die nächste Generation von Googles Machine-Learning-Systemen erschienen. Die neue Engine soll schneller, flexibler und intelligenter als der Vorgänger sein. Das Errichten und Trainieren von Machine-Learning-Modellen soll mit TensorFlow bis zu fünf Mal schneller gehen.
Zudem soll sich TensorFlow einfacher in neue Produkte und Forschungen integrieren lassen – laut Google kann das System sowohl auf einem einzelnen Smartphone als auch auf Tausenden von Computern in einem Datencenter eingesetzt werden. Bei Google wird TensorFlow etwa für die Optimierung der Spracherkennung in der Google-App oder die Suche in Google Photos genutzt.
Open Source: Weiterentwicklung von Machine-Learning
Machine-Learning, so Google in einem Blogpost, stecke noch in den Kinderschuhen. Der Konzern will der Community von Forschern über Entwicklern bis hin zu Hobby-Programmierern daher die Möglichkeit geben, TensorFlow zu nutzen. Das System wird unter Open-Source-Lizenz veröffentlicht und soll so für jeden zugänglich sein. Dadurch sollen die Kommunikation zwischen Nutzern verbessert und die Forschungen im Bereich Machine-Learning beschleunigt werden.
TensorFlow soll aber mehr bieten als Machine-Learning: Das System sei vorteilhaft für Forschungen, bei denen es um die Auswertung sehr komplexer Daten geht. Insgesamt sieht Google in TensorFlow einen guten Start in die weitere Entwicklung des Machine-Learning.
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