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Publicado : Nov 20, 2019
NO EN LA EDICIÓN ACTUAL
Este blip no está en la edición actual del Radar. Si ha aparecido en una de las últimas ediciones, es probable que siga siendo relevante. Si es más antiguo, es posible que ya no sea relevante y que nuestra valoración sea diferente hoy en día. Desgraciadamente, no tenemos el ancho de banda necesario para revisar continuamente los anuncios de ediciones anteriores del Radar. Entender más
Nov 2019
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El entorno de herramientas y marcos de trabajo para redes neuronales ha evolucionado a gran velocidad, pero la interoperabilidad entre ellas ha supuesto todo un reto. En la industria del aprendizaje de máquina (Machine Learning) es habitual diseñar un modelo y entrenarlo rápidamente con una herramienta, y después desplegarlo en otra para sacar conclusiones. Dado que los formatos internos de estas herramientas son incompatibles, necesitamos implementar y mantener conversores complejos para lograr esa compatibilidad. El formato Open Neural Network Exchange (ONNX) resuelve este problema. En ONNX, las redes neuronales se representan con gráficos usando especificaciones de operadores convencionales que, junto con un formato de serialización para los pesos entrenados, permite que los modelos de redes neuronales puedan transferirse de una herramienta a otra. Esto allana el camino para muchas posibilidades, como Model Zoo, una colección de modelos pre-entrenados en formato ONNX.

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