Hola !
Empecemos por CNTK que es la versión corta de “Computational Network Toolkit” (ya lo sé, es que la palabra acrónimo nunca me ha gustado). Este toolkit ha sido creado por el equipo de Microsoft Research, y su principal objetivo es describir redes neuronales como una serie de pasos procesados mediante un grafo dirigido (resumen muy corto, lo sé)
Durante los últimos días he pasado un par de horas jugando con el kit de herramientas. El primer paso es, como siempre la sección Get Started en GitHub.
A menos que seas un experto en C++, que quieras compilar los controladores gráficos, quieras aprender OpenCV y mucho mas, te recomiendo empezar directamente con la instalación local e ir a los ejemplos.
Importante: Si aun así quieres jugar con fuego, hay una sección de despliegue y compilación para Windows donde se describe todos los pasos necesarios para clonar, compilar y desplegar en modo local. Yo traté de hacer esto y básicamente tiré abajo otros proyectos locales en mi ordenador.
Por lo tanto, en este momento la sección de Ejemplos te puede dar algunas ideas para empezar a aprender a conocer el Toolkit. En la sección de ejemplos podemos encontrar
- Other/Simple2d, Synthetic 2d data
- Speech/AN4, Speech data (CMU AN4)
- Image/MNIST, Image data (MNIST handwritten digit recognition)
- Text/PennTreebank, Text data (penn treebank)
Como se puede ver en las muestras, el foco principal del CNTK está en speech recognition. Microsoft tiene una larga historia en esto, productos como Cortana, Skype Translation o Project Oxford Speech APIs son el resultado de años de investigación sobre reconocimiento de voz. (Realmente necesito escribir algunos posts sobre proyecto Oxford Audio API, hasta ahora mi enfoque estaba en video y detección de rostros)
Otro punto importante en el toolkit es el soporte de AZURE. Usando una combinación del CNTK y Azure GPU Lab, el equipo de investigación de MS Research creó una plataforma GPU distribuida que puede ser utilizada por la comunidad para avanzar en investigación de AI.
Por ejemplo, en un artículo de TechNet, se describe una comparación entre tres otras herramientas computacionales y CNTK. (Torch, Theano y Caffe, como recientemente abierto con herramientas de Google e IBM). Los resultados se exponen debajo y CNTK ha demostrado para ser más eficaz que los otros.
Por último, esto no es (como siempre) un area donde sea un experto, pero es algo que me gusta mucho. También es un tema que pienso, que cada developer debe conocer un poco, empezando por a conocer las bases, la tecnología, la plataforma,
Saludos @ Toronto
-El Bruno
References
- Home http://www.cntk.ai/
- GitHub Home Microsoft CNTK
- GitHub Get Started
- GitHub Deploy on Windows
- GitHub Examples
- MSDN Microsoft releases CNTK, its open source deep learning toolkit, on GitHub
- Project Oxford APIs
El Bruno 