ما هو التعلم العميق؟

تساعد خدمة التعلم العميق المتمحورة حول التجربة في IBM Watson® Studio في تمكين علماء البيانات من تصميم شبكاتهم العصبية بشكل مرئي وتوسيع نطاق عمليات التدريب الخاصة بهم، بينما يعني التخصيص التلقائي الدفع مقابل الموارد المستخدمة فقط. وقد تم تحسينه لبيئات الانتاج، بحيث يمكن زيادة تدريبك باستخدام معالج الجرافيك NVIDIA Tesla V100 باستخدام اطار التعلم العميق المفضل لديك، ثم نشره بسهولة على بيئة التشغيل السحابية أو على الحافة.

→ مشاهدة ندوة التعلم العميق (الرابط موجود خارج ibm.com)

مزايا التعلم العميق

Experiment Assistant

يمكنك بدء ومراقبة تجارب التدريب على الدفعات، ثم مقارنة أداء النماذج المتقاطعة في الوقت الفعلي، دون القلق بشأن عمليات نقل السجلات والبرامج النصية لتصور النتائج. عليك بالتركيز على تصميم الشبكات العصبية الخاصة بك؛ ستقوم IBM بادارة الأصول الخاصة بك وتتبعها.

مفتوح ومرن

استخدم اطار عمل التعلم العميق المفضل لديك: Tensorflow، ‏Keras، ‏PyTorch، ‏Caffe، وما غير ذلك. وقم بادارة تجارب التعلم العميق الخاصة بك باستخدام الأدوات المفضلة لديك: واجهة تعامل Command-Line Interface (CLI)‎ أو مكتبة Python أو واجهة تعامل المستخدم التفاعلية.

احتساب GPU بطريقة مرنة

يمكنك تدريب الشبكات العصبية بشكل متواز ، باستخدام وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Tesla ‏— ‏K80، وP100، وV100. وادفع مقابل ما تستخدمه فقط. والتخصيص الآلي يعني عدم الحاجة الى تذكر اغلاق نسخ التدريب السحابية لديك. لا توجد أنظمة مجموعة أو حاويات ليتم ادارتها.

تحسين Hyperparameter

التشغيل الآلي لبحث مساحة المعامل hyperparameter الخاصة بشبكة الاتصالات لديك للتأكد من أفضل أداء للنموذج مع أقل عدد من الدورات التدريبية.

Neural Network Modeler (النسخة التجريبية)

تصميم مرئي للشبكات العصبية الاصطناعية الخاصة بك. وبذلك يمكنك سحب ووضع طبقات من البنية الأساسية العصبية لديك، ثم التوصيف والنشر، باستخدام أطر التعلم العميق الأكثر شيوعا.

مزايا التعلم العميق

توفير الوقت، وليس المال فقط

استخدام IDE المفضل لديك ومسارات العمل الموجودة. موازنة CLI ومكتبة Python وامكانية توصل REST بواسطة أدوات تصحيح الأخطاء المرئية. وتصميم وتحسين شبكات الاتصال الخاصة بك بطريقة أفضل وأسرع.

الذكاء عند الطلب

التدريب الذي يتم ادارته يعني التركيز على تصميم البنية الأساسية المثلى للشبكات العصبية الاصطناعية. حيث يتم تخزين الأصول الخاصة بالتدريب من أجلك. ويعني التخصيص الآلي أن تقوم بالدفع فقط لمصادر الاحتساب المطلوبة بواسطة العمل.

بنية أساسية سحابية موثوق بها

تم تحسينه للبيئات الانتاجية المؤسسية، وهو يعمل على نفس البنية الأساسية التي تستضيف خدمات IBM Watson المعرفية.

الرسوم البيانية، وليس ملفات سجلات الأخطاء

انسى السجلات النصية. حيث أن تراكب الرسوم البيانية الخاصة بالدقة والخسارة في الوقت الحقيقي وتتبعها، ثم استعراض معاملات التوزيع للنموذج يساعد في استكشاف تدريب شبكاتك العصبية بشكل أعمق.

مشاركة الفريق

مشاركة التجارب وتصحيح البنى الأساسية العصبية والوصول الى البيانات الشائعة داخل مخازن العناصر المستضافة واعادة توجيه النماذج التي تم اصدارها الى فريقك، مما يساعدهم على تغذية البيانات في تدفق مستمر للتعلم.

صور عرض المنتج

استخدم اطار العمل المفضل لديك

في Watson Studio، يتم تركيب اطارات العمل بصفة مسبقة ويتم التشغيل الأمثل للأداء من خلال Watson Machine Learning Service، ويكون من السهل اضافة الارتباطات المهيأة الى بيئات التشغيل الخاصة بك. جرب Watson Studio الآن للتركيز فقط على مهمتك؛ سوف تهتم IBM بيئات التشغيل لديك.

استعراض Watson Studio ؟

البرامج التعليمية وحالات الاستخدام

يمكنك استخدام notebook و Keras و TensorFlow لبناء نموذج لغة لتكوين النص.

كيف يمكنك مواجهة المشكلات الاحتيالية، مثل مراجعات المنتجات؟ باستخدام نفس النماذج العامة التي تقوم بتكوينها. يقوم نموذج الكود هذا بشرح كيفية تدريب نموذج للغة التعلم العميق في notebook، باستخدام Keras و TensorFlow. باستخدام البيانات التي تم تنزيلها من Yelp، ستتعلم كيفية تركيب TensorFlow و Keras، وتدريب نموذج لغة تعلم عميق وانشاء مراجعات جديدة للمطعم. على الرغم من أن نطاق نمط الكود هذا يقتصر على المقدمة لانشاء النصوص، فانه يوفر أساسا قويا لتعلم كيفية بناء نموذج للغة.

اذهب الى البرنامج التعليمي

التعلم العميق

بناء أداة التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد في Watson Studio و PyTorch

يعد التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد أحد المهارات البسيطة للبشر يوميا - ولكن يمكن أن يمثل تحديا كبيرا للأجهزة. لقد تغير ذلك الآن، مع تقدم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. هناك تطبيقات مصرفية للهاتف المحمول يمكنها فحص الشيكات المكتوبة بخط اليد على الفور، وبرنامج محاسبي يمكنه استخراج المبالغ بالدولار من آلاف العقود في دقائق. اذا كنت مهتما بمعرفة كيفية عمل كل هذا، فالرجاء اتباع هذا النمط من التعليمات البرمجية حيث نأخذك في خطوات لانشاء أداة التعرف على الأرقام البسيطة بخط اليد، باستخدام Watson Studio و PyTorch.

اذهب الى البرنامج التعليمي

بناء أداة التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد في Watson Studio و PyTorch

البدء في التعلم العميق

ابدأ في تنفيذ تجارب التعلم العميق الخاصة بك الآن.