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谷歌TensorFlow中国地区下载量已超200万

江清月近人  • 

9 月 18 日,在“WAIC 2018 世界人工智能大会”由谷歌承办的“AI 触手可及”主题论坛上,谷歌工程总监 Rajat Monga 分享了谷歌旗下的开源机器学习框架 TensorFlow 的最新发展状况。

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Rajat Monga 在演讲中披露,TensorFlow 在中国地区的下载已经超过 200 万,而这一数值在去年只有 15 万。

在中国,谷歌已经推进了不少 TensorFlow 合作项目。Rajat Monga 现场介绍了一些落地案例。

企业合作方面,美团点评通过 TensorFlow 对后台每日大量上传的商家、点评等图片信息进行分类与标注,以提升运营成本。除此之外,小米、360、网易、新浪、联想和中兴等都广泛使用了 TensorFlow,来解决图像、自然语言理解、语音和推荐等问题。

在学术研究方面,TensorFlow 与中国海洋大学共同建模,进行海平面温度预测。文化艺术方面,TensorFlow 与北京一个开发者利用 TensorFlow 开发对联程序,自动生成对联。

在医疗方面,利用 TensorFlow 机器自动学习玻片病例的标注,提升标注效率,可以帮助解决医疗人力不足、医疗资源较少等问题,防止漏诊。中国科学院肿瘤医院王雯邈博士评价:“当大家诊断准确率都在 95% 时,有一位准确率达到 99% 的专家,你说这个专家值多少钱?”

Rajat Monga 称,几年来,谷歌一直相信开源平台的力量,比如 Chrome、Android。TensorFlow 这个机器学习平台也是采用相同的理念,帮助开发者快速部署他们的想法。

与 Caffe、Theano、Torch、MXNet 等框架相比,TensorFlow 在 Github上Fork 数和 Star 数都是最多的,而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。

2017 年 2 月,谷歌在山景城举办第一届 TensorFlow 开发者峰会正式发布 TensorFlow 1.0 版本。在发布的第一年里, TensorFlow 就帮助研究人员、工程师、艺术家、学生以及其他行业人员取得了巨大研究进展。这包括机器翻译、早期皮肤癌检测、防止糖尿病失明并发症等诸多领域。

去年年末,TensorFlow 已经在 GitHub 上获得了超过 81,000 个评星 (stars),23,000 多个项目的标题包含 “TensorFlow”,1100 多个开发者贡献了代码。

对于中国的很多创业公司而言,TensorFlow 的出现大大降低深度学习在各个行业中的应用难度,据介绍,中国是 TensorFlow 在亚洲用户增长最快的国家之一。


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