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Machine learning: Google presenta TensorFlow

Google ha investito molto sulla ricerca nel settore dell'intelligenza artificiale e sul machine learning.
L'idea è quella di creare e sviluppare algoritmi che consentano alla macchina di autoapprendere migliorando via a via il suo comportamento con il trascorrere del tempo.

Google Now è uno degli esempi più alti del lavoro condotto dalla società di Mountain View nel corso di questi anni. Basti infatti pensare che fino ad un paio di anni fa non era possibile utilizzare la voce, in ambienti rumorosi, per interagire con i dispositivi mobili e le varie applicazioni. Grazie agli algoritmi di machine learning, "la macchina" può oggi isolare la voce dal rumore di fondo legando tra di loro i significati dei vari termini.

Machine learning: Google presenta TensorFlow

Sempre gli algoritmi di machine learning consentono di discernere quanto rappresentato nelle immagini (vedere Un algoritmo riconosce automaticamente foto e video), rispondere automaticamente alle email (Google Inbox risponde automaticamente alle email), fornire risposte pertinenti alle domande poste dall'utente.

Da oggi tutti possono usare le tecnologie di machine learning messe a punto da Google. Inizialmente la rete neurale creata da Google era un semplice esperimento (La rete neurale di Google riconosce gatti e volti umani); oggi è utilizzata per compiere elaborazioni di alto livello ponendo l'accento sulla semantica.


Google ha infatti appena presentato TensorFlow, uno strumento che consente di sfruttare gli algoritmi di machine learning su una singola macchina o dispositivo mobile oppure facendo leva sulle risorse di calcolo di una batteria di sistema collegati in rete.




Grazie a TensorFlow, spiegano gli ingegneri Google, qualunque sviluppatore potrà creare rapidamente reti neurali capaci di svolgere ogni genere di elaborazione; reti neurali che sono fino a cinque volte più efficaci rispetto alla precedente generazione messa a punto nei laboratori della società statunitense.

TensorFlow viene rilasciato come progetto opensource con il preciso obiettivo di spingere l'acceleratore sull'innovazione e mettere nelle mani dei ricercatori e degli sviluppatori uno strumento altamente scalabile.

Maggiori informazioni, insieme con le API TensorFlow, sono reperibili sul sito ufficiale.

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