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深度學(xué)習(xí)AI系統(tǒng)將新加坡置于大數(shù)據(jù)分析的全球地圖上

2022-09-08 11:40:50 編輯:扶竹菁 來源:
導(dǎo)讀 新加坡國立大學(xué)(NUS)的一組研究人員已將新加坡置于人工智能(AI)和大數(shù)據(jù)分析的全球地圖上。他們的名為Apache SINGA的開源項(xiàng)目于2019年10月...

新加坡國立大學(xué)(NUS)的一組研究人員已將新加坡置于人工智能(AI)和大數(shù)據(jù)分析的全球地圖上。他們的名為Apache SINGA的開源項(xiàng)目于2019年10月16日從Apache孵化器中“畢業(yè)”,現(xiàn)在是全球最大的開源軟件社區(qū)Apache Software Foundation下東南亞的第一個(gè)頂級項(xiàng)目(TLP)。

被認(rèn)可為TLP絕非易事,因?yàn)锳pache SINGA現(xiàn)在加入了領(lǐng)先的開源工具(例如Apache HTTP Server和Apache Kafka)的行列。雖然名稱可能不會(huì)立即響起,但Apache Kafka在Airbnb,LinkedIn,Netflix,PayPal,Spotify和許多其他公司中為大數(shù)據(jù)解決方案提供支持。Apache HTTP Server是世界上最受歡迎的Web服務(wù)器,目前為Internet上所有活動(dòng)網(wǎng)站的29%提供服務(wù)。

Apache SINGA由OUS Beng Chin教授領(lǐng)導(dǎo),由國立計(jì)算學(xué)院數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)研究小組與浙江大學(xué),網(wǎng)易于2014年共同發(fā)起。該原型于2015年3月提交給Apache Incubator,并于2002年首次正式發(fā)布。 2015年10月。此后,國立大學(xué)的研究人員獲得了新加坡研究基金會(huì),教育部和科學(xué),技術(shù)與研究局的支持。

Ooi教授說:“ 2012年,我們對深度學(xué)習(xí)和機(jī)器平臺(tái)的需求不斷增長,但是缺乏高效的分布式平臺(tái)。畢業(yè)是對Apache SINGA的認(rèn)可,但這只是開始。我們希望Apache SINGA可以像Apache HTTP Server對網(wǎng)站服務(wù)器所做的一樣,對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生影響。”

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,旨在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生有意義的見解。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要人類提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),但深度學(xué)習(xí)可以自行構(gòu)造原始數(shù)據(jù)。一個(gè)例子就是識別貓的形象。機(jī)器學(xué)習(xí)將需要人工輸入才能定義貓具有諸如胡須,尖耳朵和爪子的特征。深度學(xué)習(xí)將通過各種算法分析貓的多個(gè)圖像,從而通過模擬人造大腦本身來確定所有特征。

但是,深度學(xué)習(xí)的局限性在于它需要大量的數(shù)據(jù),這反過來又需要大量的計(jì)算能力。一個(gè)典型的集中式系統(tǒng)將需要一臺(tái)超級計(jì)算機(jī)來處理所有這些信息,這對于大多數(shù)組織來說不是一個(gè)選擇。Apache SINGA的分布式系統(tǒng)方法有助于克服對單個(gè)超級計(jì)算機(jī)的需求,因?yàn)樗梢詫⒐ぷ髁糠稚⒌酱罅砍R?guī)計(jì)算機(jī)上。

Apache SINGA當(dāng)前為跨多個(gè)部門的應(yīng)用程序提供支持,包括醫(yī)療保健,和金融,軟件開發(fā)和網(wǎng)絡(luò)安全。其中一個(gè)應(yīng)用是FoodLG,它通過最終用戶上傳的照片使用圖像識別來識別菜肴。新加坡的五家醫(yī)院目前正在使用不同版本的FoodLG來促進(jìn)健康生活并促進(jìn)疾病的治療,例如糖尿病,高血壓和高膽固醇。

國立大學(xué)醫(yī)院(NUH)和新加坡總醫(yī)院也正在利用Apache SINGA分析MRI和X射線圖像,以改善對健康問題的識別。此外,NUH使用在Apache SINGA上訓(xùn)練的模型來進(jìn)行疾病進(jìn)展建模和患者重新入院建模。在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,SecureAge正在使用ApacheSINGA開發(fā)惡意軟件檢測深度學(xué)習(xí)模型,以更準(zhǔn)確地識別惡意軟件,并根據(jù)過去的數(shù)據(jù)識別新型惡意軟件。另一方面,本地也正在使用Apache SINGA來開發(fā)和訓(xùn)練用于風(fēng)險(xiǎn)建模和解決反洗錢合規(guī)性的模型。

Apache SINGA的下一步是增強(qiáng)其系統(tǒng),使非AI專家也能夠使用它,并簡化其在邊緣設(shè)備上的運(yùn)行,為5G時(shí)代做好準(zhǔn)備。


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