Digital Reasoning entraîne le plus grand réseau neural au monde et pulvérise le record jusqu'ici détenu par Google
Les résultats seront publiés lors de la 32e conférence internationale sur l'apprentissage automatique à Lille, en France
Digital Reasoning entraîne le plus grand réseau neural au monde et pulvérise le record jusqu'ici détenu par Google
Digital Reasoning
Jason Beck, 615-567-8633
jason.beck@digitalreasoning.com
Digital Reasoning, leader en informatique cognitive, a annoncé aujourd'hui avoir entraîné le plus grand réseau neural au monde à ce jour, avec le chiffre stupéfiant de 160 milliards de paramètres. L'ancien record détenu par Google était de 11,2 milliards et le laboratoire Lawrence Livermore National Laboratory a récemment entraîné un réseau neural avec 15 milliards de paramètres.
Les résultats de l'étude menée par Digital Reasoning sur l'apprentissage en profondeur et les réseaux neuraux sont publiés dans le Journal of Machine Learning et dans Arxiv aux côtés d'autres sociétés notoires comme Google, Facebook et Microsoft et seront présentés lors de la prestigieuse 32e conférence internationale sur l'apprentissage automatique à Lille, en France, du 6 au 11 juillet.
Les réseaux neuraux sont des systèmes informatiques modélisés inspirés du cerveau humain. Tout comme le cerveau humain, ces réseaux peuvent rassembler de nouvelles données, les traiter et réagir en fonction de celles-ci. L'article de Digital Reasoning, intitulé « Modeling Order in Neural Word Embeddings at Scale » (Ordre de modélisation dans les intégrations lexicales neurales à l'échelle), détaille à la fois l'impressionnante portée de son réseau neural, ainsi que son amélioration qualitative exponentielle.
Dans leur étude, Matthew Russell, directeur de la technologie chez Digital Reasoning et son équipe, ont évalué les intégrations neurales de mots en fonction de l'exactitude de l'« analogie lexicale ». Les réseaux neuraux génèrent un vecteur numérique pour chaque mot d'un vocabulaire. Cela a permis à l'équipe Digital Reasoning de faire des « maths à base de mots ». Par exemple, « roi » moins « homme » plus « femme » donnerait comme résultat « reine ». Il existe un ensemble de données aux normes de l'industrie de près de 20 000 analogies lexicales. Pour cette mesure, Google atteignait jusqu'ici un taux d'exactitude de 76,2 %. En d'autres termes, Google était capable d'obtenir un taux de « correction » des analogies lexicales de 76,2 % dans son système. Le meilleur score de Stanford est un taux d'exactitude de 75,0 %. Le modèle de Digital Reasoning atteint un score de 85,8 % d'exactitude, ce qui équivaut à une réduction du taux d'erreurs de près de 40 % par rapport à Google et Stanford. Il s'agit d'une énorme avancée dans ce domaine à la pointe de la technologie.
« Nous sommes extrêmement fiers des résultats que nous avons obtenus et de la contribution que nous apportons chaque jour dans le domaine de l'apprentissage en profondeur. Il s'agit d'un accomplissement exceptionnel pour la société, qui marque pour nous une étape importante dans le sens où cela assoit notre position non seulement en tant que leader d'opinion dans ce domaine, mais aussi en tant qu'organisation qui fait vraiment avancer la technologie de pointe d'une manière rigoureuse, validée par des pairs », a déclaré Russell.
À propos de Digital Reasoning
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