AI – #CNTK, una solucion open source de inteligencia artificial de #MSResearch

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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

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 TranslationProject 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, TheanoCaffe, como recientemente abierto con herramientas de GoogleIBM). Los resultados se exponen debajo y CNTK ha demostrado para ser más eficaz que los otros.

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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

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#AI – #CNTK the #opensource computational network toolkit from #MSResearch #Microsoft

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Hi !

CNTK stands for “Computational Network Toolkit”. This toolkit is a creation from the Microsoft Research team, which main focus is to describe neural networks as a series of computational steps via a directed graph (short resume I know)

So, during the past days I spend some hours playing around with the toolkit. First step is probably to read something about or go directly to the Get Started section on GitHub.

Unless you are an expert on C++, you like to compile graphics drivers, you want to learn about OpenCV and more, I strongly recommend to start directly with the local installation and go to the samples section.

Important: The setup on Windows section describes all the necessary steps to clone, build and deploy all in local mode. However, I tried to do this, and basically broke other local projects from my own.

So, at this moment the Samples section can give you some ideas to start learning the toolkit. In the Examples section we can find

So, as you can see in the samples, the main focus of CNTK is Speech. And Microsoft has a long story on this, products like Cortana, Skype Translation or Project Oxford Speech APIs are the final result of years of investigation on Speech recognition. (I really need to write some posts about Project Oxford Audio APIs, so far my focus was on video and face detection)

Another important point in the toolkit is the Azure support. Using a combination of CNTK and Azure GPU Lab, the research team created a distributed GPU platform to be used by the community to advance AI research.

As an example, in a TechNet article, they describe a comparison between four other popular computational toolkits and CNTK. (Torch, Theano and Caffe, as just recently open sourced toolkits from Google and IBM). The results are exposed in below chart and, CNTK has proved to be more efficient than the others.

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Finally, this is not (by far) my main expertise but is something which I really like and also where I really think, every developer must play around and start to know the basis / technology / platform.

Greetings @ Toronto

-El Bruno

References