Google, Yahoo ou Microsoft investissent de plus en plus dans l'intelligence artificielle et développent leurs technologies de deep learning. L'idée est de calquer le fonctionnement du cerveau humain : en regroupant plusieurs machines, un réseau de neurones artificiels est mis en place afin d'optimiser continuellement leurs algorithmes. Ces derniers sont utilisés aussi bien pour lutter contre le spam, que pour proposer des recommandations personnalisées aux internautes, peaufiner la reconnaissance vocale ou améliorer la recherche sur Internet.
De son côté la division FAIR de Facebook (Facebook AI Research) développe aussi sa propre plateforme baptisée Torch. Celle-ci est utilisée sur certains projets menés par Google (via sa filiale DeepMind), Twitter, NVIDIA, AMD ou Intel. Torch est d'ailleurs conjointement maintenu par Facebook, Google et Twitter.
« Aujourd'hui nous publions en open source des modules de deep learning pour Torch », affirme ainsi Soumith Chintala, chercheur en intelligence artificielle chez Facebook. Ces modules permettraient de faire évoluer plus rapidement les algorithmes du réseau.
Le traitement du calcul est amélioré notamment via l'utilisation simultanée des GPU, et les diverses optimisations assureraient une progression des algorithmes vingt-trois fois plus rapide qu'avec le code précédemment mis à disposition. FAIR a publié d'autres outils proposant de tripler voire de décupler les performances de traitement des algorithmes.
Retrouvez le détail de ces travaux sur ce document (PDF).
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