Por que usar o deep learning em uma plataforma de dados e IA?

Com os avanços no acesso aos dados, na computação e nos algoritmos, as empresas estão adotando o deep learning mais amplamente para extrair e ajustar a escala dos insights por meio do reconhecimento de fala, do processamento de linguagem natural e da classificação de imagem. O deep learning pode interpretar textos, imagens, áudios e vídeos em escala, gerando padrões para mecanismos de recomendação, análises de sentimento, modelagens de risco financeiro e detecções de anomalias.  
É necessária uma alta potência computacional para processar as redes neurais devido ao número de camadas e aos volumes de dados para treinar as redes. Além disso, as empresas estão se esforçando para mostrar os resultados de seus experimentos com o deep learning implementados em silos. O IBM Watson® Machine Learning Accelerator, um recurso de deep learning no IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak® for Data, ajuda as empresas a:

- Ajustar a escala da computação, pessoas e aplicativos dinamicamente em qualquer cloud.
- Gerenciar e unificar grandes conjuntos de dados e modelos com transparência e visibilidade.
- Adaptar modelos continuamente com dados em tempo real, de clouds híbridas à borda.
- Otimizar os investimentos em cloud e em IA com treinamento e inferência mais rápidos.

Confira o infográfico (PDF, 574 KB)

Vantagens

Acelere o tempo de obtenção de resultados do deep learning

Desenvolva seus modelos, do protótipo inicial à implementação corporativa, de forma mais rápida. Acelere o tempo de treinamento e implementação de cargas de trabalho de deep learning com alta precisão.

Ajuste a escala dos insights e das previsões impulsionadas com IA

Conheça uma arquitetura de informação com serviços integrados de dados e IA. Envie por push os modelos de deep learning para os aplicativos com base em uma cloud híbrida conteinerizada.

Simplifique os investimentos em IA e em cloud

Unifique os dados e a implementação de modelos em qualquer lugar. Compartilhe e otimize as alocações de GPU e CPU com ajuste às demandas de carga de trabalho.

Expanda o uso e aumente a precisão dos modelos

Acelere o processamento de imagens grandes e de alta resolução. Melhore o rendimento, a latência e a disponibilidade com o ajuste automático de escala.

Impulsione o uso e a resiliência do sistema

Promova a unidade de negócios cruzada e o uso corporativo com diversos locatários. Maximize o uso de recursos de GPU com o treinamento e a inferência elásticos e distribuídos.

Governe e proteja as cargas de trabalho de IA de missão crítica

Aumente a transparência e a visibilidade, da preparação de dados à implementação do modelo. Também é possível diminuir os riscos jurídicos, de conformidade, de segurança e de reputação.

Casos de uso

  • Classificação de imagens para diagnósticos de doenças, segurança pública e mídias sociais
  • Reconhecimento de voz para texto para o gerenciamento de central de atendimento, os aplicativos móveis e as transcrições automatizadas
  • Reconhecimento de caractere ótico (OCR) para a detecção de anomalias e fraudes, a validação automatizada de documentos e a segurança cibernética
  • Modelagem de risco financeiro para a conformidade regulamentar, a avaliação de crédito e o gerenciamento de portfólio
  • Processamento de linguagem natural para as análises de sentimentos, as análises de tom e o monitoramento da marca
  • Mecanismo de recomendação para as previsões comportamentais, as ofertas customizadas e as próximas melhores ações
  • Análise de vídeo para segurança pública, prevenção contra roubo, segurança do colaborador e gerenciamento de inventário

Aproveite o machine learning e a IA para analisar seus dados

Recursos principais

  • Prototipagem e implementação rápidas
  • Arquitetura de informações de ponta a ponta
  • Gerenciamento de infraestrutura conteinerizada
  • Suporte de alta resolução para modelos grandes
  • Implementação com diversos locatários
  • Treinamento e inferência elásticos e distribuídos
  • Ajuste automático de escala, procura automática e balanceamento de carga
  • Gerenciamento de ciclo de vida de IA
  • IA explicável com monitoramento de modelos