Machine Learning: ABBYY legt Code für ML-Bibliothek NeoML offen
NeoML stellt Entwicklern Algorithmen zum Erstellen von Anwendungen mittels Deep Learning und herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens zur Verfügung.
(Bild: Phonlamai Photo/Shutterstock.com)
- Madeleine Domogalla
ABBYY, ein für Dokumentenerfassung und optische Zeichenerkennung bekanntes Softwareunternehmen, hat eine Machine-Learning-Bibliothek als Open-Source veröffentlicht. NeoML umfasst offenbar mehr als 20 gängige ML-Algorithmen für Aufgaben wie Objektidentifizierung, Klassifizierung, semantischen Segmentierung, Verifizierung und vorausschauende Modellierung.
Plattformunabhängig und höhere Inferenzgeschwindigkeit
Die Bibliothek ist offenbar auf Anwendungen ausgelegt, die sich sowohl in Cloud-Umgebungen als auch auf Desktop- und Mobilgeräten ausführen lassen. Laut ABBYY bietet sie im Vergleich zu anderen Open-Source-Bibliotheken in dem Umfeld eine bis zu 15 Prozent schnellere Leistung bei der Inferenz trainierter Modelle.
Als universelles Werkzeug angepriesen, soll es Entwicklern zur Verarbeitung und Analyse von Daten in unterschiedlichen Datentypen wie Text, Bild und Video zur Seite stehen. Programmiersprachen wie C++, Java und Objective-C werden bereits von NeoML unterstützt; Python soll in Kürze folgen. Außerdem unterstützt die Bibliothek Open Neural Network Exchange (ONNX), ein offenes Format für interoperable ML-Modelle. Als plattformunabhängiges Tool läuft NeoML wohl auf allen gängigen Betriebssystemen. Zudem ist die Bibliothek sowohl für CPU- als auch für GPU-Prozessoren optimiert.
Der Code zu NeoML steht via GitHub zur Verfügung. Dort finden Interessierte weitere Informationen über das Projekt.
(mdo)
