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TensorFlow练习5: 训练一个简单的游戏AI(Deep Q Network)

[日期:2016-11-18] 来源:36氪   作者: [字体: ]

  

 

  总部位于美国宾夕法尼亚州匹兹堡市的初创公司 Petuum, Inc. 是一家专注于人工智能和机器学习的解决方案研发平台。公司昨日宣布完成1500万美元A轮融资,由 Advantech Capital领投, Tencent、 Northern Light Venture Capital 和 Oriza Ventures参投。

  Petuum 公司创办人 Eric Xing博士是美国卡内基美隆大学计算机科学学院机器学习系的教授兼研究副主管。作为人工智能和机器学习的研发平台, Petuum 可以帮助企业解决企业在人工智能和机器学习的部署过程中遇到的瓶颈问题和其他困难。

  Xing 表示,“当前多数人工智能和机器学习的解决方案都是手动黑箱作业,而Petuum 通过使用透明可重复的标准化构建模块,为企业提供的人工智能和机器学习的解决方案不仅准确快速,而且所需的计算机资源也相对较少。”

  Petuum目前正在针对深度学习(如CNN/RNN)、预测性分析(如回归分析)、知识萃取(如主题模型) 、内容概括(如稀疏编码)和集成方法(如梯度增长树状图)创建一个新一代人工智能和机器学习平台。平台可适用于于多种不同应用,比如自然语言处理、图片和视频分析以及交易数据中的异常检测。 因为 Petuum的技术对人工智能和机器学习部署进行了一般化和模块化处理,所以可以解决传统部署所遇到的障碍和困难。

  Petuum希望处理和整合来自不同领域的数据,如社交媒体、消费者形象描述、电子病历、IoT设备的传感器日志、金融系统的交易日志和工艺设备的机器日志等。除了作为一般的人工智能和机器学习研发平台使用以外,Petuum还是一个人工智能和机器学习计算管理和操作系统,可以为企业提供人工智能和机器学习系统解决方案。

  Petuum平台并不局限于一种编程语言和单一的计算环境,它可以自动将编码转化为统一格式,因而可以为研发人员提供更多选择和更大的灵活性,激发用户的创造能力。得益于平台的参数服务器架构,可控的沟通方式、均衡的负载、弹性资源管理等,Petuum 可以为开发者提供一个灵活的开发环境。

  由于平台具备多种功能, Petuum 的效率要比其他公司的解决方案高,特别是在运行基于人工智能和机器学习的应用方面, Petuum 要比 Hadoop 和 Spark 框架的效率高很多。

  Xing 表示,“Petuum的目标不仅仅是要促进AI系统创建过程的标准化,而且还要把可操作的AI技术送到每个需要它的人手上。”

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