今天，数字智能公司 ABBYY 宣布对其跨平台开源机器学习库 NeoML 推出重要更新，开发人员可以通过该库构建、训练和部署机器学习模型。本次更新增加了对最热门的机器学习和人工智能语言——Python 编程语言的支持。该框架的速度提高 5-10 倍，增加了 20 多种全新的 ML 方法，其中包含 10 个网络层和多种优化方法。此外，NeoML 现在支持 Apple M1 芯片、基于 Linux 机器的 GPU 和 Intel GPU。这显著扩展了该库的可处理用例和场景，同时使更多开发人员能够通过它来构建人工智能驱动的应用程序和解决方案。
根据 CodinGame 的 2020 年调查，Python 在 RedMonk 的季度排名中与 Java 并列，并且调查显示，Python 是“最受喜爱的编程语言”。Python 广泛用于各行各业的自动化、网页开发、脚本编写、网页抓取等任务，以及 Google、Pinterest、Spotify、Dropbox 等公司的数据分析。在学术界，学生在学习编程、数据科学和机器学习时也常常使用 Python。多功能性只是它备受欢迎的原因之一。如今，随着新增对 Python 的支持，更多的开发者和组织将能够利用 NeoML 建立、训练和部署用于对象识别、分类、语义分割、验证和预测建模的模型，实现各种商业目标。例如，医疗机构可以精简行政程序，绘制传染病地图，并提供个性化医疗服务；保险公司可以预测保单的保费和损失。
NeoML 凭借在速度上的飞跃，一举成为市场上最快的机器学习框架之一。现在，经典算法的性能提升高达 10 倍，比上一版本的神经网络训练和推理速度快 30%。与两个最常见的开源机器学习库相比，NeoML 的性能平均快 50%。因此，该框架特别适用于开发面向客户的跨平台应用程序，这些应用程序需要无缝的用户体验和设备内置数据处理。NeoML 的主要优势之一是较高的云计算效率，确保企业能够最大限度利用现有的云资源。
“开源是技术创新的强大动力。我们旨在通过与开发者社区合作，进一步发展和改进我们的开源库，推动人工智能向前发展。”ABBYY 产品营销高级副总裁 Bruce Orcutt 评论道，“NeoML 为开发者带来了新机遇，他们可以在利用该框架的高推理速度、平台独立性和移动设备支持的同时，进行实验、构建并推出突破性的举措。我们邀请所有的开发者、数据科学家和学术界人士使用 NeoML on GitHub 并做出贡献。”
NeoML 是用于处理和分析各种格式数据（包括文本、图像、视频等）的通用工具。用户可以在任何位置部署模型，例如云端、企业内部、浏览器或设备上。该库支持 C++、Java 和 Objective C 编程语言，提供 20 多种传统的 ML 算法，如分类、回归和群集框架。它的神经网络模型支持 100 多种层类型。该库是完全跨平台的单一代码库，可以在所有的主流操作系统上运行，包括 Windows、Linux、macOS、iOS 和 Android，并针对 CPU 和 GPU 处理器进行了优化。
NeoML 目前已在 GitHub 上提供。美国、加拿大、德国、荷兰、巴西、中国、印度和韩国的开发者已经开始在他们的项目中使用。该框架的算法也在 ABBYY 的所有产品组合中广泛使用。ABBYY 提供个性化的开发者支持、报告的持续审查、定期更新和性能增强。展望未来，该公司计划纳入全新的算法和架构。
要了解更多关于 NeoML 的信息，请访问: https://github.com/neoml-lib/neoml
要了解更多关于 ABBYY 数字智能解决方案的信息，请访问: https://www.abbyy.cn/。
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