IBM hat SystemML als ein Projekt bei der Apache Software Foundation vorgeschlagen um das maschinelle Lernen voranzutreiben. Das Ziel ist es Systeme in die Lage zu versetzen eigenständig Probleme zu lösen, ohne Intervention eines Programmierers. Durch die Integration in das Apache-Projekt kann SystemML von einer breiten Entwicklergemeinschaft genutzt und weiterentwickelt werden. IBM erhofft sich dadurch einen schnelleren Fortschritt in der Erforschung und Entwicklung von maschinellem Lernen. Die Einreichung von SystemML als Apache-Projekt ist ein weiterer Schritt in IBMs Engagement für Open-Source-Initiativen.
So plant IBM SystemML als Apache-Projekt zur Verfügung zu stellen, momentan befindet sich die Software in der Incubator-Phase, durch die alle Beiträge externer Programmierer zum Einhalten der Richtlinien der Foundation durch müssen.
SystemML dient dem maschinellen Lernen also dem synthetischen Generieren von Fähigkeiten ohne Zutun eines menschlichen Entwicklers. IBMs Software teilt sich hierfür in zwei Bereiche ein. Algorithmen der verwendeten Sprache DML (Declarative Machine Learning) lassen sich in einer R- oder Python-ähnlichen Syntax schreiben. Das System verfügt außerdem über automatische Optimierungen. Technische Details bietet eine Übersicht bei IBM.
Das System setzt eine MapReduce- oder Spark-Umgebung voraus. IBM steht mit seinem Open-Source-Vorstoß nicht alleine da erst Anfang November 2015 hatte Google TensorFlow das ähnlich wie dem maschinellen Lernen dient wie freie Software veröffentlicht.
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