SystemML, переводчик алгоритма машинного обучения от Исследования IBM, был принят как проект инкубатора Apache.IBM объявил, что его технология машинного обучения-SystemML – была принята Основой программного обеспечения Apache как проект открытого исходного кода Инкубатора Apache.SystemML, который вышел из Исследования IBM и теперь используется в платформе анализа данных BigInsights IBM, является переводчиком алгоритма машинного обучения. С SystemML разработчики могут создать модель машинного обучения одно время и продолжить снова использовать его, чтобы проанализировать и сделать прогнозы на данных в почти бесконечном числе отраслевых сценариев, сказал Роб Томас, вице-президент развития для Аналитики IBM.
«Это значительно, потому что впервые мы приносим этому обширному сообществу способ автоматизировать процесс аналитики», сказал Томас eWEEK. «Аналитика является очень ручной в организациях сегодня. И с SystemML это становится чем-то, что может быть автоматизировано и выполнено в масштабе».В июне IBM объявил о главной приверженности Искре Apache и что это был открытый поиск источников ее технология машинного обучения SystemML к экосистеме открытого исходного кода Искры.«За следующие несколько лет все компании положатся почти исключительно на приложения, которые учатся», Томас заявил. «Для разработчиков, которые не опытны в машинном обучении, доступности SystemML, поскольку технология с открытым исходным кодом поможет масштабировать изучение и широко распространенное развитие приложений, которые действительно распознаются, учатся, рассуждают и взаимодействуют с людьми новыми способами.
IBM разработал SystemML для предоставления возможности для масштабирования анализа данных от маленького ноутбука до больших кластеров без потребности переписать всю кодовую базу. Это допускает доменное или отраслевое машинное обучение, предоставляя разработчикам, что они должны из основного кода адаптировать приложения для потребности своего предприятия».Ученые, работающие с данными сегодня потребление времени личного контакта и трудные проблемы при портировании их алгоритмов на производственные среды. Apache SystemML решает эти проблемы, динамично компилируя и оптимизируя алгоритмы машинного обучения в средах, знакомых ученому, работающему с данными, и автоматически портируя эти алгоритмы на производственные среды.
Внося SystemML в сообщество разработчиков ПО с открытым исходным кодом, IBM помогает ученым, работающим с данными выполнить итерации быстрее с изменяющимися потребностями бизнеса и инженерами данных помощи, устраняя необходимость переписать для переменных сред. В результате больше разработчиков приложений будет в состоянии применить глубокую аналитику во все от мобильных приложений до больших мэйнфреймовых процессов.«Лучшая аналогия для этого должна была бы думать о нем так же как универсальный переводчик для языков», сказал Томас. «Если Вы должны были перейти к одной стране и говорить на своем родном языке, и независимо от того что Вы сказали, что это было переведено на лету, и поэтому понято под локальными переменными, с которыми Вы говорили, это по существу, что SystemML делает для алгоритмов машинного обучения».Проект Apache SystemML достиг многих ранних этапов, включая больше чем 320 патчей, плюс API, прием пищи данных, оптимизация, язык и операторы во время выполнения, дополнительные алгоритмы, тестирование и документация.
Также было больше чем 90 вкладов в проект Искры Apache и больше чем 25 инженеров в Технологическом Центре Искры IBM в Сан-Франциско для создания машинного обучения доступным для наиболее быстро растущего сообщества профессионалов науки о данных и к различным другим компонентам Искры Apache. Кроме того, было больше чем 15 факторов от многих организаций для улучшения возможностей к базовому механизму SystemML.