Une technologie de plus dans la « boîte à outils IA » d’Intel. Le groupe américain a mis la main sur SigOpt, à l’origine d’un moteur destiné à optimiser l’entraînement de modèles.
Le produit dérive du projet open source MOE (Metric Optimization Engine), auquel recourt notamment Netflix. Il met en œuvre le principe de l’optimisation bayésienne, appliqué aux hyperparamètres des modèles – c’est-à-dire ceux qui conditionnent le processus d’entraînement.
L’API SigOpt est accessible en REST ou avec des bibliothèques Java, Python et R. On surveillera sa probable intégration dans l’Analytics Toolkit d’Intel, construit sur la base des frameworks TensorFlow et PyTorch, avec oneAPI en support.
L’acquisition de SigOpt est d’un poids modeste par rapport à celle de Habana Labs. Il y a près d’un an, Intel a déboursé 2 milliards de dollars pour s’offrir cette start-up israélienne. Sa proposition de valeur : des processeurs dédiés à l’entraînement et à l’inférence.
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