Microsofts Computational Network Toolkit (CNTK) wechselt zu GitHub. Mit diesem Schritt möchte Microsoft sein Deep Learning Toolkit noch weiter verbreiten, da die freie MIT-Lizenz den Entwicklern dabei hilft, die Software auch für eigene Deep-Learning-Anwendungen zu nutzen. Auf der alten Hosting Website CodePlex war das Toolkit durch die Microsoft Research License vor allem für akademische Institutionen bestimmt.
Das CNTK ist ein universelles Deep-Learning-Toolkit, welches seine Prioritäten vor allem auf Performance-Aspekte legt. So beschreibt es neuronale Netze, indem es diese in Form von mehreren Rechenschritten über einen gerichteten Graphen darstellt. Doch dieses Toolkit kommt nicht nur im Bereich der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz, sondern ist auch für Unternehmen interessant, bei denen die Verarbeitung von großen Datenmengen in Echtzeit eine große Rolle spielen. Zudem soll das CNTK schneller als seine Konkurrenten, z.B. Konzepte wie Theano oder Torch 7, sein.
Ein weiteres Toolkit aus dem Bereich „Machine Learning“ bietet Microsoft unter dem Namen Distributed Machine Learning Toolkit ebenfalls auf GitHub an. Dieses parametrisierbare Framework soll Entwicklern als Hilfe dienen, ihren Fokus auf die grundlegenden Dinge, wie z.B. die Datenmodelle, zu legen. Die wichtigsten Bestandteile dieses Toolkits sind sein Parameter-Server, zudem ein Algorithmus, der beim Training der Modelle hilft, und ein Tool, das für die Verarbeitung natürlicher Sprache zuständig ist.
Hintergrund des Machine Learning, aber vor allem auch des Deep Learning ist, dass man Software entwickelt, die es schafft, ein Problem eigenständig zu lösen, sodass Entwickler kein Programm mehr schreiben müssen, welches das Problem löst, sondern dass sie Software selbst lernt, ein auftretendes Problem zu lösen. Diese Entwicklung verbesserter und lernfähiger Programme hilft dabei, die Bild- und Spracherkennung noch weiter zu optimieren, die schon heute häufig von Unternehmen wie Facebook oder Google genutzt werden.