Deep Learning : Facebook passe DLRM en open source

Après le framework pour la robotique PyRobot, Facebook a confirmé cette semaine rendre open source DLRM (Deep Learning Recommendation Model).

Ce modèle d’apprentissage profond est conçu pour créer des systèmes de recommandation dans des environnements de production, celui du réseau social en tête.

DLRM est basé sur PyTorch, une bibliothèque logicielle Python du deep learning créée par l’équipe de chercheurs en intelligence artificielle (IA) de Facebook, et sur Caffe2, un framework d’apprentissage automatique (machine learning, ML).

« En publiant ce modèle et en détaillant également ses fonctionnalités dans un document [technique], nous espérons aider la communauté à trouver de nouvelles façons de relever les défis spécifiques associés à cette classe de modèles », ont indiqué dans un billet de blog les chercheurs de Facebook AI Research Maxim Naumov et Dheevatsa Mudigers.

Les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) et bien d’autres acteurs du numérique utilisent des modèles d’apprentissage et de recommandation pour proposer des contenus « personnalisés » aux utilisateurs de leurs services.

Les modèles en question sont, heureusement, perfectibles.

Apprentissage profond

« Bien que les systèmes de recommandation et de personnalisation contribuent au succès pratique de l’apprentissage profond dans l’industrie aujourd’hui, ces réseaux [de neurones fonctionnant avec des données catégorielles] continuent de recevoir peu d’attention de la part de la communauté universitaire », ont déclaré les chercheurs dans le document.

« En fournissant une description détaillée d’un système de recommandation et de son implémentation open source, nous espérons attirer l’attention sur les défis que ces réseaux représentent. Et ce pour [mener] d’autres expérimentations algorithmiques, de modélisation, de co-conception de systèmes et d’analyse comparative. »

DLRM est disponible sur GitHub, la plateforme de code partagé acquise par Microsoft.

_{(crédit photo de une : Pixabay via Pexels)}