Desarrollan esquema de aprendizaje automático llamado DuHL, 10 veces más rápido que métodos actuales

Científicos de IBM Research junto con científicos de EPFL, desarrollaron un esquema para entrenar grandes conjuntos de datos en forma muy rápida.  Este esquema, al que llamaron DuHL (Duality-gap based Heterogeneous Learning), puede procesar 30 GB de data en menos de 1 minuto utilizando solo una unidad de procesamiento de gráficos (GPU).  Este esquema puede procesar 10 veces más rápido el mismo conjunto de datos que cualquier otro método existente para entrenamiento limitado de memoria.  Este esquema fue presentado hoy por los científicos en la conferencia NIPS (Neural Information Processing Systems) 2017 en Long Beach, California. Uno de los científicos de IBM Research AI, Celestine Dünner, explica

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