5月21日消息，百度聯(lián)合微軟等組建深度機器學習開源平臺平臺正式面向公眾開放。據(jù)悉，該平臺隸屬于名為“深盟”的開源組織，該組織核心開發(fā)者來自百度深度學習研究院（IDL），微軟亞洲研究院、華盛頓大學、紐約大學、香港科技大學，卡耐基·梅隴大學等知名公司和高校。

　　通過這一開源平臺，世界各地的開發(fā)者們可以免費獲得更優(yōu)質(zhì)和更容易使用的分布式機器學習算法源碼，從而大幅降低開發(fā)和部署分布式機器學習系統(tǒng)及相關應用的門檻。包括今日頭條、汽車之家等在內(nèi)的多家公司已經(jīng)通過該開放平臺受益。

　　“此次我們推出的深度機器學習開源平臺，和其他開源軟件一樣沒有任何使用限制，個人和機構均可以自由使用。而其最大的優(yōu)勢，在于已經(jīng)達到了工業(yè)級應用標準。” 深盟項目負責人之一、百度深度學習研究院李沐介紹稱，目前業(yè)內(nèi)流行的分布式平臺例如Spark都基于JAVA語言，開發(fā)難度雖然較低，但通常在性能上有所缺陷。而此次“深盟”推出的深度機器學習開源平臺，其核心則完全采用C++語言，加之所開放的算法經(jīng)過了多家公司的實踐，因此性能非常成熟穩(wěn)定，已經(jīng)達到了工業(yè)級應用水平，能夠滿足各種工業(yè)界需求。

　　機器學習是人工智能研究領域中的重要方向，而深度學習則是近年機器學習領域的一個重大突破， 作為目前最接近人腦的智能學習方法，深度學習可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務，如語音識別、圖像識別和檢索、自然語言理解等，有著廣泛的應用前景，廣受業(yè)界追捧。在深度學習的研發(fā)上，百度有著領先世界的優(yōu)勢。早在2013年，其便組建了百度IDL(深度學習研究院)，面向全球延攬一流學術人才，并嘗試將深度學習應用于語音識別和圖像識別、檢索，以及廣告CTR預估（Click-Through-Rate Prediction，pCTR）等領域。2014年，百度又將Andrew Ng（吳恩達）招致麾下，吳恩達是斯坦福大學人工智能實驗室主任，入選過《時代》雜志年度全球最有影響力100人，是16位科技界的代表之一。截至目前，百度在深度學習上已經(jīng)取得巨大成功，到目前為止，已經(jīng)有超過8項深度學習技術在百度產(chǎn)品上線，在用GPU提升計算效率，處理海量訓練數(shù)據(jù)，語音識別，OCR識別，人臉識別，圖像搜索等領域，均達到國際領先水平。

　　“我們推出這個項目最大的愿望，就是希望通過開放和分享百度在分布式深度機器學習及大數(shù)據(jù)領域的技術經(jīng)驗，將分布式機器學習的門檻降低，使得更多個人和機構能夠享受大數(shù)據(jù)帶來的便利。同時也希望聯(lián)動更多來自工業(yè)界和學術界的開發(fā)者們，共同推動全球范圍內(nèi)分布式深度機器學習技術的研發(fā)及商業(yè)化應用，也希望能吸引更多的開發(fā)者和項目的加入” 李沐表示。

　　據(jù)了解，截止目前，“深盟”分布式深度機器學習開源平臺的已有組件已成功覆蓋三類最常用的機器學習算法，包括被廣泛用于排序的決策樹模型(GBDT)，用于點擊預測的稀疏線性模型(如Sparse Logistic Regression)，以及目前的研究熱點深度學習。未來“深盟”將致力于將實現(xiàn)和測試更多常用的機器學習算法，并通過更好的融合當前各類組件，最終將提供更為一致性的用戶體驗。

　　據(jù)透露，“深盟”目前的重點開發(fā)項目被命名為“蟲洞”，其將成為所有深盟項目的統(tǒng)一入口。蟲洞將自動構建深盟所有項目，為對所有組件提供一致的數(shù)據(jù)流支持，無論數(shù)據(jù)是以何種格式存在網(wǎng)絡共享磁盤，HDFS，還是Amazon S3， 此外，它還提供統(tǒng)一腳本來編譯和運行所有組件，使得用戶即可以在方便的本地集群運行任何一個分布式組件，又可以將任務提交到任何一個包括Amazon EC2，Microsfot Azure， Google Compute Engine在內(nèi)的云計算平臺，并提供自動的容災管理。