Mit den Fortschritten in den Bereichen Rechenleistung, Algorithmus und Datenzugriff setzen Unternehmen zunehmend Deep Learning ein, um Erkenntnisse durch Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildklassifizierung zu extrahieren und zu skalieren. Deep Learning kann Text, Bilder, Audio und Video in großem Umfang interpretieren und Muster für Empfehlungsmaschinen, Stimmungsanalysen, Finanzrisikomodelle und die Erkennung von Anomalien erzeugen.
Aufgrund der Anzahl der Schichten und der Datenmengen zum Trainieren der Netzwerke war eine hohe Rechenleistung für die Verarbeitung neuronaler Netze erforderlich. Darüber hinaus haben Unternehmen Schwierigkeiten, Ergebnisse von Deep-Learning-Experimenten vorzulegen, die in Silos durchgeführt wurden. IBM Machine Learning Accelerator, eine Deep-Learning-Funktion in IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak® for Data, hilft einem Unternehmen:
- Skalieren Sie Rechenleistung, Personen und Apps dynamisch über jede Cloud hinweg.
- Verwalten und vereinheitlichen Sie große Datensätze und Modelle mit Transparenz und Sichtbarkeit.
- Passen Sie Modelle kontinuierlich mit Echtzeitdaten von Edge- bis Hybrid-Clouds an.
- Optimieren Sie Cloud- und KI-Investitionen durch schnelleres Training und schnellere Inferenz.
Erstellen Sie Ihre Modelle schneller vom ersten Prototyp bis zum unternehmensweiten Modell. Beschleunigen Sie die Zeit für das Training und die Bereitstellung von Deep-Learning-Workloads mit hoher Genauigkeit.
Nutzen Sie eine Informationsarchitektur mit integrierten Daten und KI-Diensten. Pushen Sie Deep-Learning-Modelle für Apps in einer containerisierten Hybrid-Cloud-Grundlage.
Vereinen Sie Daten und modellieren Sie die Bereitstellung an jedem Ort. Teilen und optimieren Sie GPU- und CPU-Zuweisungen, abgestimmt auf die Arbeitslastanforderungen.
Beschleunigen Sie die Verarbeitung großer, hochauflösender Bilder. Verbessern Sie Durchsatz, Latenz und Verfügbarkeit mit automatischer Skalierung.
Fördern Sie die geschäftsbereichs- und unternehmensübergreifende Nutzung mit Mandantenfähigkeit. Maximieren Sie die Nutzung von GPU-Ressourcen durch elastisches, verteiltes Training und Inferenz.
Erhöhen Sie die Transparenz und Sichtbarkeit von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung. Sie können außerdem Compliance-, Rechts-, Sicherheits- und Reputationsrisiken verringern.
- Bildklassifizierung für Krankheitsdiagnose, öffentliche Sicherheit und soziale Medien
- Sprach-zu-Text-Erkennung für Callcenter-Management, mobile Apps und automatisierte Transkriptionen
- Optische Zeichenerkennung (OCR) für Anomalie und Betrugserkennung, automatisierte Dokumentenvalidierung und Cybersicherheit
- Finanzielle Risikomodellierung zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, zur Bonitätsbeurteilung und zum Portfoliomanagement
- Natürliche Sprachverarbeitung für Stimmungsanalyse, Tonanalyse und Markenüberwachung
- Empfehlungsmaschine für Verhaltensvorhersagen, individuelle Angebote und nächstbeste Aktionen
- Videoanalyse für öffentliche Sicherheit, Diebstahlschutz, Arbeitssicherheit und Bestandsführung
Starten Sie Data-Science-Projekte überall mit einem gemeinsamen Rechenressourcenpool. Reduzieren Sie die Schulungszeiten und erstellen Sie qualitativ hochwertigere Modelle. Skalierbare, unternehmensweite Schulungs- und Inferenzdienste mit API-Unterstützung für Batch-, Streaming- und interaktive Bereitstellung.
Stellen Sie Deep Learning als Teil von Daten- und KI-Diensten mit Unterstützung für gängige Frameworks bereit. Fassen Sie Open-Source-Tools und Tools von Drittanbietern in einer einheitlichen, verwalteten Umgebung zusammen.
Führen Sie maschinelles Lernen und Deep Learning-Modelle nativ in Red Hat® OpenShift® aus. Stellen Sie containerisierte Modelle innerhalb einer Firewall bereit und behalten Sie dabei die Daten vor Ort und die Portabilität der Cloud bei.
Erhöhen Sie die für Deep-Learning-Modelle verfügbare Speichermenge über den GPU-Footprint hinaus. Implementieren Sie komplexere Modelle mit größeren, hochauflösenderen Bildern.
Zuweisen und Freigeben von Rechenleistungen, die auf die Modellanforderungen in einer mehrinstanzenfähigen Architektur abgestimmt sind. Teilen Sie Ihre Rechenressourcen sicher zwischen Mandanten, um die Nutzung zu maximieren.
Aktivieren Sie die dynamische Skalierung von Ressourcen, nach oben oder unten, basierend auf Richtlinien, um sicherzustellen, dass Aufträge mit höherer Priorität schnell ausgeführt werden. Erstellen Sie eine Echtzeit-Trainingsvisualisierung und Laufzeitmodellüberwachung. Automatisieren Sie die Suche und Optimierung von Hyperparametern für eine schnellere Entwicklung.
Vorbereiten, Erstellen, Ausführen und Verwalten von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen. Durchlaufen Sie den Trainingszyklus mit mehr Daten, um das Modell kontinuierlich zu verbessern.
Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit bei der Modellbereitstellung durch vorkompilierte und validierte Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning. Beschleunigen Sie die Leistung mit Software, die für die Ausführung auf Zielsystemen optimiert ist.
Verwalten und überwachen Sie Deep-Learning-Modelle von der kleinen bis zur unternehmensweiten Bereitstellung. Überwachen Sie die Fairness und Erklärbarkeit von Modellen bei gleichzeitiger Minderung von Modellabweichungen und -risiken.
Verschaffen Sie sich einen Überblick über Machine Learning Accelerator.
Entdecken Sie die Vorteile der Bereitstellung von Modellen in einer Daten- und IA-Plattform.
Erstellen und führen Sie datenwissenschaftliche Workloads in IBM Cloud Pak for Data, einer Multicloud-Daten- und KI-Plattform, aus.
Verschaffen Sie sich einen technischen Überblick über Machine Learning Accelerator.