Absolutamente. El primer paso en la democratización del aprendizaje profundo fue poner a disposición la infraestructura básica necesaria para construir marcos de alto nivel: Theano y TensorFlow. El segundo paso fue crear herramientas de desarrollo fáciles de usar para el aprendizaje profundo, por ejemplo, Keras. El tercer paso consistirá en alejarse del código y pasar a las aplicaciones. Vamos a comercializar no solo las herramientas necesarias para crear soluciones, sino también las soluciones en sí mismas, listas para volver a aplicarse a nuevos problemas. Los modelos pre-entrenados son un primer paso obvio en esa dirección.
Caffe fue pionero con el zoológico modelo Caffe. Ahora Keras también se está moviendo en esta dirección, específicamente con este repositorio de los cuatro modelos de visión por computadora más populares que incluyen pesos pre-entrenados en ImageNet. Ahora puede comenzar a generar predicciones sobre nuevas imágenes, es solo un par de líneas de código Keras. Casi cualquier persona puede hacerlo; todo, incluida la descarga de archivos de pesos, se ocupa de ello.
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