Đơn giản hóa AI nhờ thư viện Fastai của Python

Một startup có tên Fastai nhằm mục đích giúp các nhà phát triển thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến AI bằng thư viện học sâu (deep learning library) cho Python.

Fastai được đồng sáng lập bởi hai nhân viên của Đại học San Francisco. Rachel Thomas là một giáo sư tại trường đại học và Jeremy Howard – một nhà khoa học nghiên cứu.

Python đã trở thành gần như người bạn đồng hành không thể thiếu đối với sự phát triển AI nhờ vào tính chất nhanh, mạnh mẽ, khả năng di động và khả năng mở rộng. Một số framework AI phổ biến nhất trên thế giới như TensorFlow, Deap và Chainer đều được thiết kế dành cho Python.

Có một learning curve lớn khi nói đến việc sử dụng các framework hiện có, có thể là những phần bằng nhau gây khó khăn và phiền toái. Fastai muốn giảm thời gian làm quen với AI của các nhà phát triển.

Nằm ở đầu trang của PyTorch, Fastai chứa một số thuật toán phổ biến nhất để phân loại hình ảnh và các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên. Trong thực tế, điều này có nghĩa là các mô hình có thể được tạo và chạy chỉ trong một vài dòng mã.

Khi thông báo về thư viện này, Howard đã viết:

“Fastai là thư viện học sâu đầu tiên cung cấp một giao diện nhất quán duy nhất cho tất cả các ứng dụng học sâu được sử dụng phổ biến nhất cho dữ liệu về hiển thị, văn bản, bảng, chuỗi thời gian và lọc cộng tác (collaborative filtering).

Điều này rất quan trọng đối với các người học vì điều đó có nghĩa là nếu bạn đã học cách tạo mô hình thị giác máy tính thực tế với Fastai, bạn có thể sử dụng phương pháp tương tự để tạo mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc bất kỳ loại mô hình nào khác mà chúng tôi hỗ trợ. ”

Các công ty startup xây dựng danh tiếng của mình bằng cách cung cấp học phí về học sâu miễn phí. Ban đầu, các khóa học của công ty được dạy bằng cách sử dụng API Keras nằm trên đầu trang của TensorFlow. Fastai quyết định chuyển sang khuôn khổ PyTorch phát triển Facebook sau khi thấy dễ dàng hơn.

Hamel Husain, Nhà khoa học học máy cao cấp tại Github, đã khen ngợi các khóa học của Fastai:

“Khóa học fast.ai đã được thực hiện bởi các nhà khoa học và giám đốc điều hành dữ liệu tại Github cũng như mở ra một kỷ nguyên mới về đọc viết dữ liệu tại GitHub.

Các khóa học đã cho các nhà khoa học dữ liệu tại GitHub sự tự tin để giải quyết các vấn đề nghệ thuật trong học máy, mà trước đó được cho là chỉ có thể tiếp cận được với các công ty lớn hoặc những người có bằng tiến sĩ.”

Cuối cùng, điều công ty muốn đạt được đó là sẽ không còn cần đến những khóa học này nữa. Fastai chưa tin rằng họ đã đã đạt được mong muốn đó nhưng vẫn xem như là đã có thể tung ra bước khởi đầu.
Để đạt được mục tiêu đó, Fastai có thể sẽ phải mở rộng ra các nền tảng vượt ra khỏi PyTorch. Hỗ trợ cho AWS ‘Sagemaker và Microsoft Azure đang hoạt động.

Nguồn bài viết : www.developer-tech.com