С разцвета на изкуствения интелект и machine learning, се зараждат и проблеми, свързани с необходимостта от поддържане и обработване на много по-голям набор от данни.
Поради тази причина, Microsoft Research екипът е разработил инструмент за по-добро обучение на алгоритмите и статистическите модели на компютърните системи. Това със сигурност ще е в полза на изследователите, които по този начин ще успяват да вземат по-информирани решения.
TensorWatch е инструмент за machine learning визуализация и отстраняване на грешки, който може да се персонализира и да приема различен интерфейс, позволяващ разглеждането на всякакъв вид сценарии.
TensorWatch предоставя интерактивно отстраняване на грешки, случващи се в реално време на тренировъчния процес. Тъй като TensorWatch е Python библиотека, потребителите могат да си изградят собствен интерфейс, или да я ползват в обширната екосистема на Python.
Едно от най-важните неща в TensorWatch e, че данните се четат като стриймове. Файлове, конзоли, сокети, дори и визуализациите. Чрез сходен интерфейс, стриймовете могат да комуникират помежду си, което позволява създаването на графики с персонализиран поток данни. По този начин, TensorWatch позволява имплементирането на всякакви потенциални варианти. Може да ренднете няколко стрийма в една визуализация или обратното – няколко визуализации в един стрийм.
И най-важното – TensorWatch вече е open source и може да бъде намерен в GitHub.
New debugging and visualization tool TensorWatch allows researchers and engineers to easily implement a variety of advanced scenarios when training their machine learning models. The possibilities abound: https://t.co/PXuKAOjkVR #EICS2019
— Microsoft Research (@MSFTResearch) June 25, 2019
