L'introduction du service Deep Learning signifie-t-elle que c'est la première fois qu'IBM propose une offre d'apprentissage en profondeur (ou la première fois qu'il utilise l'apprentissage en profondeur dans ses services Watson) ?

Nous proposons une version sur site de Deep Learning depuis déjà un certain temps, mais c'est la première fois qu'IBM propose un service d'apprentissage en profondeur sur le Cloud. IBM continue à fournir des services d'apprentissage en profondeur aux développeurs d'applications avec Watson Developer Cloud.

Pourquoi ce service d'apprentissage en profondeur est-il proposé dans le cadre de Watson Machine Learning Service (WML) et non en tant que service autonome ?

L'apprentissage en profondeur est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique. Il est donc plus logique que l'apprentissage en profondeur soit un service inclus dans Watson Machine Learning. En outre, les utilisateurs du service d'apprentissage en profondeur bénéficient du puissant soutien de Watson Machine Learning et d'une intégration facile à d'autres services regroupés sous l'égide de Watson Studio.

Quelle est la relation entre Watson Studio et le service d'apprentissage en profondeur ?

IBM offre un apprentissage en profondeur grâce au service IBM Watson Machine Learning intégré à IBM Watson Studio.

Comment fonctionne le modélisateur de réseau neuronal avec le service IBM Watson Machine Learning ?

Le modélisateur de réseau neuronal fonctionne au sein du service d'apprentissage en profondeur. Les spécialistes des données, les développeurs et les utilisateurs professionnels peuvent concevoir leurs modèles neuronaux par simple glisser-déposer, sans passer par du code. Le modélisateur de réseau neuronal génère le code à partir de l'une des infrastructures préférées de l'utilisateur, telles que TensorFlow, Keras, PyTorch ou Caffe.

IBM est-il la première/la seule entreprise à proposer une fonction de modélisateur de réseau neuronal ?

Non, mais IBM propose sa modélisation de réseau dans le contexte d'une plateforme complète d'apprentissage automatique. Les modèles conçus à l'aide du modélisateur de réseau neuronal peuvent être générés à l'aide du service IBM d'apprentissage en profondeur, axé sur les expériences, puis être déployés en tant que nœuds finaux REST. Le modélisateur de réseau neuronal prend en charge de nombreuses infrastructures open source et permet à l'utilisateur de choisir celle qu'il préfère.

Comment IBM Research a-t-il participé à ce processus ?

Les capacités de base du nouveau service d'apprentissage en profondeur tirent leur origine de différents projets d'IBM Research. Plus précisément, les fonctions suivantes qui ont été implémentées proviennent directement d'IBM Research :

  • Les micro-services sur lesquels s'appuie le service d'apprentissage en profondeur gèrent la formation distribuée des modèles en parallèle sur un cluster de GPU, tout en prenant en charge plusieurs infrastructures open source comme Tensorflow, Caffe, Keras et PyTorch.
  • Le modélisateur de réseau neuronal permet de concevoir rapidement des réseaux complexes sans codage. Le nom du code de recherche de ce projet est Darviz.
  • L'optimisation des hyperparamètres (HPO) permet au service d'apprentissage en profondeur d'ajuster automatiquement les paramètres des réseaux neuronaux. Grâce à cette technologie, nous pouvons automatiser les itérations des hyperparamètres pour choisir le meilleur réseau neuronal pour chaque cas d'utilisation.
  • Apprentissage en profondeur distribué avec Horovod (Uber) et DDL (Distributed Deep Learning).
  • L'expérience utilisateur graphique, ainsi que le suivi des performances du modèle utilisés par l'Assistant d'expérience ont été mis au point par IBM Research, sous le nom de code Project Runway.

En savoir plus

Watson Studio est-il uniquement disponible sur le Cloud ?

Oui.

La version sur site de Data Science Experience offre-t-elle les mêmes fonctions que Watson Studio ?

Non, mais pour en savoir plus, rendez-vous sur Data Science Experience Local.

Le service d'apprentissage en profondeur est-il disponible uniquement sur le Cloud ?

Oui, il est proposé sous la forme d'apprentissage en profondeur en tant que service dans le service IBM Watson Machine Learning.

En quoi la fonction IBM d'apprentissage en profondeur diffère-t-elle de celle de ses concurrents ?

L'offre IBM d'apprentissage en profondeur diffère de celle de ses concurrents de nombreuses façons :

  • Le modélisateur de réseau neuronal (décrit plus en détail ci-dessus) n'est pas actuellement proposé par nos concurrents.
  • L'Assistant d'expérimentation fournit un flux de formation géré, basé sur un conteneur et axé sur l'expérimentation. Il permet de surveiller facilement les exécutions de formation parallèles construites à l'aide des infrastructures d'apprentissage en profondeur les plus populaires.

Comment se présente le plan de tarification de cette fonction ?

Pour plus d'informations, voir la page de tarification d'IBM Watson Machine Learning.