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Visão geral

O que é deep learning?

O deep learning é um subconjunto do machine learning, em que as redes neurais, algoritmos inspirados no cérebro humano, aprendem padrões a partir de grandes quantias de dados. Os algoritmos do Deep learning executam uma tarefa repetidamente e melhoram gradualmente o resultado por meio de camadas profundas que permitem o aprendizado progressivo. Faz parte de uma família mais ampla de métodos de machine learning com base em redes neurais.

O deep learning tem um grande impacto entre os setores de mercado.Na área de ciências da vida, o deep learning pode ser usado para realizar análise avançada de imagem, pesquisa, descoberta de medicamentos, prevenção de problemas de saúde e sintomas da doença, além de acelerar a geração de insights a partir do sequenciamento genômico. Na área de transporte, pode ajudar veículos autônomos a se adaptarem à mudança de condições do ambiente. Ele também é usado para proteger a infraestrutura crítica e agilizar a resposta.

As empresas muitas vezes terceirizam o desenvolvimento do deep learning. No entanto, é melhor manter o desenvolvimento de deep learning para casos de uso que são fundamentais para o seu negócio. Estes casos de uso incluem detecção de fraude e recomendações, manutenção preditiva e análise de dados de séries temporais, otimização do sistema de recomendação, gerenciamento de relacionamento com o cliente e previsão da taxa de cliques da publicidade on-line.

Comece a usar o deep learning com o IBM Watson Studio® no IBM Cloud Pak® for Data como um serviço.

Recursos

Experimente o Builder

Inicie e monitore experimentos de treinamento em lote, compare o desempenho de modelos cruzados em tempo real e concentre-se no projeto de redes neurais.

Deep learning distribuído (DDL)

Implemente estruturas populares de software livre, como TensorFlow, Caffe, Torch e Chainer para ajustar a escala para várias GPUs.

Reconhecimento de caracteres manuscritos

Use um modelo de PyTorch pré-treinado para identificar números escritos à mão a partir de imagens. Use APIs de REST para enviar tarefas de treinamento, monitorar status e armazenar e implementar modelos.

Serviço de reconhecimento visual

Use algoritmos de deep learning do serviço IBM Watson Visual Recognition para analisar imagens de cenas e objetos. Trabalhe com imagens e conjuntos de dados em um ambiente colaborativo.

Classificação de imagem

Realize classificação multiclasse, pré-processe e acesse imagens e crie visualizações para entender melhor seus modelos.

Modelos de linguagem

Use um notebook, Keras e TensorFlow para desenvolver um modelo de linguagem para a geração de texto.

Veja deep learning no IBM Watson Studio

Experimento de deep learning

Captura de tela do produto mostrando onde você define os metadados para um novo experimento de deep learning

Experimento de deep learning

Execute um experimento de deep learning para criar uma execução de treinamento para cada definição.

Definições de modelo

Captura de tela do produto mostrando onde você pode incluir uma definição de modelo, incluindo o nome, código-fonte de treinamento, estrutura e comando de execução

Definições de modelo

Defina o seu código de desenvolvimento de modelo, o comando de execução, um GPU e outros metadados.

Plano de recursos

Captura de tela do produto mostrando o plano de recursos para um projeto incluindo uma aba de visão geral das configurações de GPU, uma guia de estatísticas do usuário e uma guia de aplicativos ativos

Plano de recursos

Defina as configurações do GPU no plano de recursos.

Progresso do treinamento

Captura de tela do produto mostrando gráficos de linha de status do treinamento

Progresso do treinamento

Monitore o treinamento de deep learning.

Notebook GPU

Captura de tela do produto mostrando classificação de imagem dentro de um notebook GPU

Notebook GPU

Crie uma definição de ambiente GPU e execute o seu notebook no momento em que você criar o notebook.

Use seu modelo favorito

Pré-instalado e otimizado para desempenho no IBM Watson Studio

Logotipo da TensorFlow
Logotipo da Keras
Logotipo da PyTorch

Comece a usar o deep learning

Inicie seus experimentos de deep learning no IBM Watson Studio.