17 июня 2020, 11:08 17 июня 2020, 12:08 17 июня 2020, 13:08 17 июня 2020, 14:08 17 июня 2020, 15:08 17 июня 2020, 16:08 17 июня 2020, 17:08 17 июня 2020, 18:08 17 июня 2020, 19:08 17 июня 2020, 20:08 17 июня 2020, 21:08

Вести.net: ABBYY выложила свои ИИ-разработки в открытый доступ

  • Картинка
  • Вести.net: ABBYY выложила свои ИИ-разработки в открытый доступ
  • Картинка
    ABBYY выложила свои ИИ-разработки в открытый доступ
  • Вести.net: ABBYY выложила свои ИИ-разработки в открытый доступ
Российская ABBYY, один из мировых лидеров по части распознавания текстов и документов, выложила в открытый доступ свою библиотеку для машинного обучения NeoML. Подробности – в программе Вести.net.

Российская ABBYY, один из мировых лидеров по части распознавания текстов и документов, выложила в открытый доступ свою библиотеку для машинного обучения NeoML. ABBYY занимается много чем, но именно распознавание, построенное на машинном обучении, и принесло ей глобальную известность. И вот теперь она делает общедоступным свой набор инструментов для создания и тренировки нейросетей, то, что и называется библиотекой.

Дело в том, что самый популярный подход в программировании, особенно если ты не крупная корпорация, не строить что-то с нуля, не изобретать велосипед, а использовать уже существующие наработки. Отныне разработчики по всему миру смогут быстрее создавать новые приложения на базе нейросетей, которые будут работать быстрее, на основе NeoML от ABBYY. И область применения от программ для продуктовых магазинов, до решений для банков, направления от распознавания текстов до аналитики прогнозов и управления рисками.

ABBYY сравнивает свой продукт с тем, что выкладывают в открытый доступ мировые лидеры в области машинного обучения. Подобные проекты в статусе Open source есть и у Google, Facebook (запрещена в РФ), Microsoft и других корпораций и в ABBY считают, что выглядят достойно.

Иван Ямщиков, AI-евангелист ABBYY: «И в iPhone, и в Android сейчас есть такого или иного вида поддержка алгоритмов машинного обучения, чтобы на устройстве что-нибудь распознавать, например, сфотографировал документ и сразу же перевел его из картинки в текст, такие вещи хочется делать на устройстве вообще не ходя на сервер, чтобы хранить данные пользователя на устройстве. Мы сравнивали с бенчмарками других, таких же библиотек, которые похожие вещи делают. Наши модели, когда они уже обучены, быстрее, чем допустим TensorFlow и при этом они кроссплатформенные. Ты не привязан к экосистеме Google или Apple».

Не последний по значимости момент – собственно поддержка самого принципа свободно доступного ПО, когда его автор от публикации кода не проигрывает, а только выигрывает. Зарабатывает ABBYY все равно не на самой библиотеке, а на продуктах, которые с ее помощью создает. А если инструмент выложен в открытый доступ и активно используется, то сообщество разработчиков, которое складывается вокруг него помогает развиваться быстрее.

Иван Ямщиков, AI-евангелист ABBYY: «Мы приветствуем желания каких-то других игроков рынка, если они возьмут NeoML и на его базе свои продукты начнут делать. В этом главная идея – отдать инструмент наружу, показать – мы долго делали прикольную штуку, мы в нее верим, нам кажется она полезная, мы сами ей пользуемся, нам кажется она решает задачи, которые рынку важны и нужны. Ребята пользуйтесь, улучшайте, дорабатывайте под свои задачи для общего дела и общей пользы. В этом идея Open Source, и в этом же идея и выхода в него».

Впрочем, пока ABBYY не собирается выкладывать в открытый доступ какие-то другие наработки. Говорят надо посмотреть насколько востребованным окажется проект NeoML, если успешным, через несколько лет в ABBYY обещают сделать общедоступными и другие продукты.

Читайте также

Видео по теме

Эфир

Лента новостей

Авто-геолокация