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Intelligence artificielle : Amazon passe son moteur de recommandation en open source

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Le géant du e-commerce Amazon a décidé de mettre gratuitement à disposition du public la technologie de Deep Learning qu'il utilise pour effectuer des recommandations à ses acheteurs. Il compte profiter des contributions de la communauté open source au même titre que Google.

Intelligence artificielle : Amazon passe son moteur de recommandation en open source
Intelligence artificielle : Amazon passe son moteur de recommandation en open source

Les termes "intelligence artificielle" regroupent une multitude de techniques et de champs d'études. L'un des plus mis en œuvre est la recommandation, la capacité pour un système à proposer des éléments susceptibles d'intéressant un utilisateur à partir d'éléments qu'il a déjà consulté. Amazon, en tant que star du e-commerce, développe depuis des années son moteur de recommandation, qui peut faire la différence entre un achat isolé et un panier bien rempli.

 

Ce 17 mai, Amazon publie en open source son outil DSSTNE (Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine), à prononcer "Destiny", conçu pour entraîner des réseaux neuronaux sur des applications de Deep Learning à grande échelle à l'aide de processeurs graphiques (GPU). L'objectif pour l'entreprise en ouvrant sa technologie est de profiter des retours et contributions de chercheurs et de développeurs pour améliorer son système.

 

Amazon marche ainsi dans les pas de Google, qui a ouvert sa technologie TensorFlow l'année dernière, et de Microsoft et Facebook, qui proposent aussi gratuitement tout un tas d'outils à destination des développeurs et chercheurs. Mais là où ses concurrents appliquent principalement le Deep Learning à la reconnaissance d'image ou au traitement du langage, Amazon se concentre sur son cœur de métier : la recommandation. DSSTNE est de plus conçu pour des applications de production à grande échelle, et se concentre ainsi sur la rapidité d'exécution et la capacité à fonctionner à grande échelle plutôt que sur la flexibilité des usages.

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