Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลเปิดตัว TensorFlow Lattice ชุดของ TensorFlow Estimator สำหรับการสร้างฟังก์ชั่นเพื่อทำนายผลลัพธ์ แต่ออกแบบมาเพื่อรองรับชุดข้อมูลที่อาจจะมีข้อผิดพลาดอยู่บ้าง โดยเปิดให้นักพัฒนากำหนดเงื่อนไขบางส่วนล่วงหน้า

ตัวอย่างของการใช้งาน เช่น การแนะนำร้านกาแฟ ที่ปกติแล้วร้านกาแฟยิ่งไกลยิ่งไม่ควรแนะนำนัก แม้ว่าจะมีผู้ใช้บางคนยอมเดินไกลก็ตาม ชุดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์อาจจะทำให้ร้านกาแฟที่ไกลมากๆ กลายเป็นควรแนะนำเพราะข้อมูลฝึกมีกลุ่มผู้ชอบเดินไกลอยู่ Lattice เปิดทางให้นักพัฒนากำหนดได้ว่าข้อมูลควรไปทางเดียวกัน (monotonic)

Tags:
Node Thumbnail

Kewpie Corporation ผู้ผลิตมายองเนส และเครื่องปรุงอาหาร ทดลองใช้ปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการคัดแยกวัตถุดิบที่ไม่ได้มาตรฐานออกไป โดยพัฒนา machine learning บน TensorFlow

Kewpie บอกว่า ในการผลิตสินค้า จำต้องแยกแยะวัตถุดิบเป็นจำนวนมหาศาลกว่า 400 ชนิด รวมแล้วประมาณวันละ 4-5 ตันต่อวัน งานคัดแยกจึงเป็นงานหนักและใช้เวลามาก กระบวนการผลิตทั้งหมดไปจมอยู่กับงานคัดแยกเหมือนคอขวด ทางบริษัทจึงทดลองใช้เทคโนโลยีทุ่นแรงอย่างปัญญาประดิษฐ์เข้ามาแก้ปัญหา

Tags:
Node Thumbnail

ทีมงาน TensorFlow เปิดโครงการย่อยบทความสอนการทำ neural machine translation (NMT) ในแบบ sequence-to-sequence (seq2seq) โดยใช้ API ใน TensorFlow 1.2 โดยมีทั้งบทความและโค้ดตัวอย่างที่สามารถใช้ชุดข้อมูลที่เปิดเผยมาใช้งานได้ทันที

ตัวบทเรียนมีตั้งแต่การทำตัวแปลพื้นฐาน ด้วย encoder-decoder ไปจนถึงการสร้าง attention mechanism และโมเดล NMT ใหม่ๆ เช่น bi-directional RNNs, beam search, ไปจนถึงการทำ multiple GPU สำหรับ attention mechanism

ตัวอย่างใช้ชุดข้อมูลภาษาอังกฤษ-เวียดนาม, และอังกฤษ-เยอรมัน ถ้าใครมีชุดข้อมูลภาษาไทยเอามาแบ่งปันกันได้ครับ

ที่มา - Google Research

Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลปล่อยโครงการ Tensor2Tensor (T2T) ชุดเครื่องมือสำหรับช่วยแยกปัญหาออกจากการออกแบบโมเดล deep learning ทำให้สามารถทดลองปัญหาเดิมกับโมเดลใหม่ๆ ได้มากขึ้น ช่วยให้นักวิจัยสามารถออกแบบโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมกับสาธิตการใช้งานด้วยรายงานวิจัย MultiModel โมเดล deep learning ที่ทำงานหลายอย่างได้พร้อมกัน ได้แก่ บรรยายภาพ, จัดหมวดหมู่ภาพ, แปลภาษา, แปลงเสียงเป็นข้อความ, และวิเคราะห์โครงสร้างประโยค

MultiModel เป็นโมเดล deep learning ที่มีความซับซ้อนสูง มีกระบวนการเข้ารหัสข้อมูลและถอดรหัสเอาผลลัพธ์ได้หลายทางตามงานประเภทต่างๆ โดยยังสามารถทำงานประเภทต่างๆ ได้ความแม่นยำในระดับดีพอใช้ แถมการฝึกปัญหาหลายอย่างไปพร้อมกันกลับเพิ่มความแม่นยำในงานประเภทต่างๆ ได้

Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลประกาศออกชุดโมเดล MobileNets สำหรับการประมวลผล AI บนสมาร์ทโฟนที่มีทรัพยากรจำกัด ตามแผนการผลักดัน TensorFlow ให้ทำงานบนมือถือได้

กูเกิลบอกว่าถึงแม้เราอยู่ในยุคของคลาวด์ สามารถเรียกประมวลผลภาพได้ผ่านบริการอย่าง Cloud Vision API แต่ก็มีกรณีที่จำเป็นต้องประมวลผล AI แบบออฟไลน์บนมือถือ ซึ่งช่วงหลังมีสมรรถนะสูงมากพอแล้ว

Tags:
Topics: 
Node Thumbnail

โครงการ TensorFlow เพิ่ม Object Detection API สำหรับการจับวัตถุในภาพ โดยรองรับเครือข่าย 5 แบบพร้อมกับค่า weight ที่ฝึกกับชุดข้อมูล COCO มาเรียบร้อยแล้ว ทำให้คนทั่วไปสามารถสร้างระบบตรวจจับวัตถุใช้เองได้ทันที

เครือข่ายนิวรอน 5 แบบที่รองรับได้แก่ Single Shot Multibox Detector (SSD) with MobileNets, SSD with Inception V2, Region-Based Fully Convolutional Networks (R-FCN), Faster RCNN with Resnet 101, และ Faster RCNN with Inception Resnet v2

Node Thumbnail

ในคีย์โน้ตงาน Google I/O 2017 เมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา ธีมหลักของงานนั้นชัดเจนมากว่าเป็นเรื่องของ AI ที่มีความสำคัญเหนือทุกสิ่งอย่าง (Android และ VR ถูกนำไปพูดช่วงท้ายๆ และแทบไม่พูดถึงบริการตัวเก่าๆ อย่าง Google Maps หรือ Chrome เลย)

ซีอีโอ Sundar Pichai ขึ้นเวทีพร้อมกับย้ำว่าโลกกำลังเปลี่ยนผ่านจากยุค Mobile First มาเป็น AI First (เขาพูดเรื่องนี้มาตั้งแต่ปีที่แล้ว) พร้อมกับอธิบายผลงานด้าน AI ของกูเกิลในปัจจุบันว่ามีอะไรบ้าง

บทความนี้จะสรุปประเด็นและวิเคราะห์ผลงานด้าน AI ของกูเกิลว่าไปไกลแค่ไหน และเปรียบเทียบกับคู่แข่งแล้ว กูเกิลยืนอยู่ตรงไหนในโลกของ AI

Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลจริงจังกับงานด้าน deep learning ถึงขนาดออกแบบชิปประมวลผลเองในชื่อ TPU (Tensor Processing Unit) โดยในงาน Google I/O 2017 กูเกิลก็เปิดตัว TPU รุ่นที่สอง ที่มีความสามารถมากขึ้น

เป้าหมายของกูเกิลคือนำ TPU ขึ้นไปอยู่บนคลาวด์ เพื่อให้นักวิจัยหรือคนที่ต้องการเทรน AI ให้เร็วกว่าทำเอง เข้ามาเช่าใช้งาน แต่ในช่วงแรกเพื่อเปิดโอกาสให้คนลองใช้กันมากๆ กูเกิลเลยสร้างคลาวด์พิเศษ TensorFlow Research Cloud (TFRC) ให้กลุ่มนักวิจัยใช้งานกันฟรีๆ

Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลประกาศออก Android O Developer Preview 2 ซึ่งมีฟีเจอร์เพิ่มจาก Preview 1 ที่เปิดตัวไปก่อนแล้วในเดือนมีนาคม ผู้ใช้สามารถทดสอบได้แล้วผ่านโครงการ Android Beta บน Nexus 5X, 6P, Nexus Player, Pixel, Pixel XL, Pixel C

ของใหม่ใน Preview 2 มีดังนี้

Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลเปิดตัว TPU (Tensor Processing Unit) ชิปสำหรับประมวลผล deep learning รุ่นที่สอง พัฒนาจากรุ่นแรกที่ใช้เพื่อการคำนวณผลลัพธ์จากเครือข่ายนิวรอนเป็นหลัก รุ่นใหม่นี้จะมีความสามารถในการฝึกเครือข่ายนิวรอน (inference) ได้ด้วย พร้อมกับเปิดบริการ Cloud TPU รุ่น Alpha (ต้องขอเข้าร่วมทดสอบ)

TPU แต่ละชุดจะมีพลังประมวลผล 180 TFLOPS กูเกิลออกแบบระบบเป็นตู้ (pod) แต่ละตู้มี TPU 64 ชุด รวมพลังประมวลผล 11.5 PFLOPS โค้ด TensorFlow สามารถรันบนเซิร์ฟเวอร์ได้โดยเปลี่ยนโค้ดเล็กน้อย

Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลเคยเปิดเผยว่าระบบปัญญาประดิษฐ์ของตัวเองนั้นแม้จะรันด้วย TensorFlow ที่เป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส แต่เบื้องหลังนั้นใข้ชิป Tensor Processing Unit (TPU) โดยระบุว่าการทำชิปด้วยตัวเองคุ้มค่ากว่า แต่ไม่มีรายละเอียดใดเพิ่มเติม ตอนนี้กูเกิลก็ปล่อยรายงานการศึกษาว่าการใช้ TPU นั้นคุ้มค่ากว่าจริงๆ

ภายใน TPU นั้นมีส่วนประกอบหลักคือบัฟเฟอร์กินพื้นที่ 29% ของตัวชิป และวงจรคูณแมทริกซ์กินพื้นที่ 24% ของตัวชิป สามารถคูณแมทริกซ์ได้ขนาด 256x256 นอกจากนี้ยังมีวงจรเฉพาะสำหรับการประมวลผลที่เกี่ยวข้อง เช่น Activation, Normalize/Pool ส่วนที่เหลือคือวงจรเชื่อมต่อภายนอกเช่น PCIe 3.0 x16, วงจรควบคุม DDR3 และวงจรควบคุมการทำงาน

Tags:
Node Thumbnail

TensorFlow เพิ่มโมเดลที่มาพร้อมกับโครงการอันล่าสุดคือ Skip-Thought โมเดลสำหรับการหาประโยคที่มี "ความหมาย" ใกล้เคียงกับประโยคที่ให้ไป แม้ว่าตัวข้อความตามตัวอักษรจะไม่คล้ายกันก็ตามที

ตัวอย่างการใช้งานที่ TensorFlow แสดงคือการหาข้อความคล้ายๆ กันในการรีวิวภาพยนตร์ หากใครจะนำไปใช้สำหรับการรีวิวอื่นๆ ก็น่าจะใช้งานได้เช่นเดียวกัน เช่นทุกวันนี้ที่เว็บรีวิวมันจับกลุ่มการรีวิวข้อความคล้ายๆ กันเป็นสรุปให้กับผู้ใช้ที่กำลังเลือกซื้อสินค้าหรือติดตั้งแอป

ตัวโมเดลมาพร้อมกับ checkpoints ที่ฝึกกับข้อมูลชุด BookCorpus มาแล้ว หากฝึกเองจะใช้เวลาประมาณ 9 วันเมื่อใช้การ์ด GeForce GTX 1080 ตัวข้อมูลที่ฝึกลดรูปคำศัพท์เหลือเพียง 20,000 คำ พร้อมคู่มือการเพิ่มคำศัพท์

Tags:
Node Thumbnail

ซอฟต์แวร์แห่งโลกยุคใหม่ที่มาแรงสองตัวคือ Apache Hadoop/Spark สำหรับงานประมวลผล Big Data และ TensorFlow สำหรับงาน Machine Learning

ล่าสุดทีมพัฒนาจาก Yahoo จับมันมารวมกันแล้วในชื่อว่า TensorFlowOnSpark หน้าที่ของมันคือการนำฟีเจอร์เรียนรู้ของ TensorFlow มารันอยู่บนคลัสเตอร์ Hadoop/Spark โดยตรง เพื่อไม่ให้ต้องย้ายข้อมูลระหว่างคลัสเตอร์สองระบบ ซึ่งเสียเวลาและทรัพยากรในการย้ายข้อมูลขนาดใหญ่

Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลเปิดตัว TensorFlow ไลบรารีสำหรับเทรนงาน machine learning มาตั้งแต่ปลายปี 2015 และได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง วันนี้กูเกิลประกาศออก TensorFlow 1.0 ในงานสัมมนา TensorFlow Developer Summit แล้ว

ของใหม่ใน TensorFlow 1.0 ได้แก่

Tags:
Node Thumbnail

อินเทลประกาศความร่วมมือกับกูเกิลในด้านปัญญาประดิษฐ์และบริการคลาวด์ โดยอินเทลจะเข้าร่วมพัฒนาในสองโครงการของกูเกิล คือ TensorFlow และ Kubernetes

Tensorflow ตอนนี้รองรับทั้งการรันบนซีพียูและจีพียู แต่จีพียูนั้นรองรับเฉพาะ CUDA ของ NVIDIA เป็นหลัก ตอนนี้ยังไม่มีความชัดเจนว่าจะมีการปรับปรุงด้านใดบ้าง แต่เป็นไปได้ว่าอินเทลจะพยายามทำให้ Tensorflow รองรับส่วนกราฟิก Iris ได้ดียิ่งขึ้น เช่น การรันคำสั่งบางส่วนด้วย OpenCL อินเทลระบุว่าโค้ดชุดแรกจะเริ่มออกมาในไตรมาสแรก ปี 2017

ด้าน Kubernetes อินเทลจะเข้าไปปรับปรุงให้ทำงานร่วมกับสถาปัตยกรรมของอินเทลทำงานได้ดีขึ้น โดยเฉพาะด้านความปลอดภัย และสิทธิภาพในงานบางประเภท เช่น งานเน็ตเวิร์ค

สำหรับผู้ใช้ทั่วไปคงต้องรอโค้ดจริงในต้นปีหน้า

Tags:
Node Thumbnail

คณะนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยควีนส์แลนด์ ทำงานด้านการอนุรักษ์สัตว์ทะเล ใช้ปัญญาประดิษฐ์จาก Tensorflow ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เปิดเป็นโอเพ่นซอร์สโดยกูเกิล มาใช้ในการนับจำนวนพะยูนในทะเลจากภาพถ่ายโดยโดรน สามารถนับจำนวนได้แม่นยำ 80%

ในสมัยก่อน การนับจำนวนสัตว์ใกล้สูญพันธ์ุเป็นเรื่องยากลำบาก นักวิทยาศาสตร์ต้องนั่งบนเครื่องบินเล็ก แล้วถ่ายรูปลงมาเพื่อนับจำนวน เป็นวิธีที่เสียเวลาและใช้งบประมาณสูงมาก ต่อมา Amanda Hodgson ดอกเตอร์จากมหาวิทยาลัย Murdoch ก็ใช้โดรนถ่ายภาพแทน แต่ภาพที่ถ่ายก็มีจำนวนมากเป็นหมื่นๆ รูปอยู่ดี และจุดนี้เองที่เป็นหน้าที่ของปัญญาประดิษฐ์ที่จะเข้ามานับจำนวนและจับข้อมูลที่คาดว่าจะเป็นตัวพะยูน โดยปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์จาก Tensorflow

Tags:
Node Thumbnail

กูเกิลเปิดซอร์สโครงการ Show and Tell ปัญญาประดิษฐ์สร้างจาก Tensorflow สำหรับการบรรยายภาพถ่ายด้วยข้อความ โดยตัวงานวิจัย Show and Tell ตีพิมพ์ในวารสาร IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence เมื่อกลางปีที่ผ่านมา (ดาวน์โหลดได้จาก Arxiv)

โครงการนี้ใช้ชุดข้อมูลจาก MS COCO ของไมโครซอฟท์ที่ปล่อยออกมาเมื่อปี 2015 เมื่อจัดการแข่งขัน ร่วมกับข้อมูลอื่น เช่น Pascal VOC,Flickr, และ SBU รวมภาพกว่าหนึ่งล้านภาพ การเทรนทั้งหมดต้องเทรนประมาณ 3 ล้านครั้ง สำหรับเครื่องที่มีกราฟิกการ์ดใบเดียวจะต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์

โค้ดอยู่ใน GitHub ไปโหลดมาลองกันได้

Tags:
Node Thumbnail

Google ได้ร่วมมือกับ Zalando จากเยอรมนี เปิดตัว Project Muze ซึ่งเป็นโครงการสำหรับให้ผู้ใช้ทั่วไปสร้างดีไซน์แฟชั่นแบบ 3 มิติ โดยใช้ไลบราลี่ TensorFlow ซึ่งเป็นระบบจัดการข้อมูลเพื่อการทำ machine learning ของ Google เข้ามาช่วย

Zalando เป็นบริษัทเยอรมนี ก่อตั้งในปี 2008 เป็นบริษัทแพลตฟอร์มด้านแฟชั่นแบบ ecommerce โดยมีการใช้งานมากกว่า 12 ประเทศในยุโรป และมีพาร์ทเนอร์อีกรายเป็น Stinkdigital สตูดิโอออกแบบในสหราชอาณาจักร ซึ่งโปรเจคนี้เปิดตัวครั้งแรกใน Bread&Butter ซึ่งเป็นงานโชว์เทรนด์ที่จัดขึ้นในกรุงเบอร์ลิน

Tags:
Node Thumbnail

เทคโนโลยีอย่าง AI ไม่ได้จำเป็นว่าจะต้องนำมาแก้ปัญหาที่มีความซับซ้อนแต่จับต้องไม่ได้ แต่เพียงอย่างเดียว อย่าง Makoto Koike นักออกแบบ Embedded System ได้ตัดสินใจนำเอาระบบ Deep Learning บน TensorFlow ของกูเกิลมาใช้ในฟาร์มแตงกวาของพ่อแม่ตัวเอง เพื่อช่วยเรื่องการคัดแยกแตงกวาทั้งเรื่องของขนาด สี ฯลฯ ซึ่งช่วยลดระยะเวลาในการคัดแยกลงไปได้ค่อนข้างมาก

Tags:
Node Thumbnail

TensorFlow เฟรมเวิร์คสำหรับสร้างโครงข่าย Deep Learning ประกาศเพิ่มไลบรารี TF-Slim สำหรับการสร้างโครงข่ายในระดับสูงได้ทั้งการฝึกโครงข่ายและประเมินผล

TF-Slim เคยเป็นโครงการทดลองสำหรับโมเดล Inception-V3 ที่ TensorFlow ปล่อยออกมาก่อนหน้านี้ แต่ตอนนี้กลายเป็นไบรารีเต็มรูปแบบอยู่ใต้แพ็กเกจ tf.contrib.slim

ในเวอร์ชั่นล่าสุด TensorFlow ยังเพิ่มฟีเจอร์อีกจำนวนมาก เช่น เลเยอร์ของนิวรอนแบบใหม่ๆ, ฟังก์ชั่นเพิ่มเติม, ไลบรารีสำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างชิปกราฟิกและซีพียู, ไปจนถึงโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้า

ที่มา - Google Research

Tags:
Node Thumbnail

ปัญหาคนแสดงความเห็นแบบ "ยาวไปไม่อ่าน" คงเป็นปัญหากันทั้งโลกที่แก้ได้ยาก แต่กรณีกูเกิล ทางแก้หนึ่งที่เป็นไปได้คือเขียนปัญญาประดิษฐ์ขึ้นมาช่วยอ่านและสรุปมาให้

กูเกิลใช้เทคนิค sequence-to-sequence learning นำฐานข้อมูล Gigaword มาเรียนรู้กระบวนการสร้างข้อความสรุปเพราะตัวฐานข้อมูลคือเนื้อข่าวและหัวข่าวอยู่แล้ว

ตอนนี้โมเดลยังจำกัดอยู่ที่การอ่านไม่กี่ประโยคและสรุปออกมาได้เป็นประโยคสั้นๆ ในอนาคตทีมงาน Google Research กำลังหาทางให้อ่านเอกสารขนาดยาว และสรุปเป็นบทคัดย่อออกมาได้ด้วย รวมถึงการปรับปรุงคุณภาพการสรุปให้ดีขึ้น

Tags:
Node Thumbnail

เมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมากูเกิลเปิดซอร์สระบบประสาทเทียม SyntaxNet สำหรับการอ่านรูปประโยคของคนทั่วไป สร้างขึ้นบน TensorFlow ตอนนี้กูเกิลก็เปิดซอร์สโมเดลภาษาที่ฝึกไว้พร้อมใช้งานแล้วอีก 40 ภาษาในชื่อโครงการ Parsey’s Cousins

Tags:
Node Thumbnail

TensorFlow เฟรมเวิร์คสำหรับพัฒนาระบบ machine learning ออกรุ่น 0.9.0 RC0 รองรับแพลตฟอร์มเพิ่มเติมได้แก่ Python 3.5 และ iOS เข้ามาแล้ว จากเดิมที่รองรับเฉพาะแอนดรอยด์

รุ่น 0.9.0 RC0 นี้มีนักพัฒนาภายนอกกูเกิลส่งโค้ดเข้าโครงการแล้ว 46 คน และตอนนี้เองก็ยังมีแพตช์ส่งเข้ามาเรื่อยๆ

การที่ TensorFlow รองรับแพลตฟอร์มที่หลากหลายขึ้นแบบนี้ในอนาคตถ้าใครจะ train โมเดลเพื่อไปใช้ในอุปกรณ์เคลื่อนที่ก็คงตัดสินใจกันได้ง่ายขึ้น

ที่มา - TensorFlow, CNET

Node Thumbnail

ข่าวน่าสนใจที่กูเกิลแถลงในงาน Google I/O เมื่อวานนี้คือ "หน่วยประมวลผล" ที่บริษัทออกแบบเองเพื่องานด้าน machine learning โดยกูเกิลเรียกมันว่า Tensor Processing Unit (TPU) (ตั้งให้ล้อกับชื่อซอฟต์แวร์ TensorFlow)

TPU เป็นแผงวงจรเฉพาะด้าน application-specific integrated circuit (ASIC) ที่กูเกิลออกแบบขึ้นเอง ขนาดบอร์ด TPU ที่กูเกิลออกแบบ มีขนาดเล็กกว่าสล็อตเสียบฮาร์ดดิสก์ในแร็คปกติ

Tags:
Node Thumbnail

DeepMind บริษัทปัญญาประดิษฐ์ในเครือกูเกิลผู้สร้าง AlphaGo อันโด่งดัง ย้ายแพลตฟอร์มไปใช้ TensorFlow ของกูเกิลเองแล้ว หลังจากที่ก่อนหน้านี้ใช้ Torch7

ทาง DeepMind ระบุว่าได้ทดลองโครงการใหม่ๆ ด้วย TensorFlow มาแล้ว 6 เดือนและเชื่อว่าการใช้ TensorFlow จะช่วยเปิดทางให้การวิจัยใหม่ๆ บนเครื่องขนาดใหญ่ขึ้น และการพัฒนาเองก็จะเร็วขึ้นด้วย

แม้จะแยกจาก Torch7 มาแล้ว ทาง DeepMind ก็แสดงความชื่นชมโครงการว่าเป็นโครงการที่ทำงานด้วยกันได้ดี และตอนนี้ Torch7 ก็ถูกใช้งานโดยบริษัทใหญ่ๆ อย่างเฟซบุ๊กและทวิตเตอร์

Pages