Dengan kemajuan dalam komputasi, algoritme, dan akses data, perusahaan mengadopsi pembelajaran mendalam secara lebih luas untuk mengekstrak dan meningkatkan insight melalui pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, dan klasifikasi gambar. Pembelajaran mendalam dapat menginterpretasikan teks, gambar, audio, dan video dalam skala besar, menghasilkan pola untuk mesin rekomendasi, analisis sentimen, pemodelan risiko keuangan, dan deteksi anomali.
Daya komputasi yang tinggi diperlukan untuk memproses jaringan neural karena jumlah lapisan dan volume data untuk melatih jaringan. Selain itu, bisnis sedang kesulitan menunjukkan hasil dari eksperimen pembelajaran mendalam yang diimplementasikan di silo. IBM Machine Learning Accelerator, sebuah kemampuan pembelajaran mendalam dalam IBM Watson Studio di IBM Cloud Pak® for Data, membantu bisnis:
- Menskalakan komputasi, orang, dan aplikasi secara dinamis di cloud apa pun.
- Mengelola dan menyatukan kumpulan data dan model yang besar dengan transparansi dan visibilitas.
- Menyesuaikan model secara terus-menerus dengan data real-time dari edge ke cloud hybrid.
- Mengoptimalkan investasi cloud dan AI dengan pelatihan dan inferensi yang lebih cepat.
Membangun model Anda dari prototipe awal hingga ke seluruh perusahaan dengan lebih cepat. Mempercepat waktu untuk melatih dan menerapkan beban kerja pembelajaran mendalam dengan akurasi tinggi.
Mengeksploitasi arsitektur informasi dengan data terintegrasi dan layanan AI. Mendorong model pembelajaran mendalam untuk aplikasi dalam fondasi cloud hybrid yang terkontainerisasi.
Menyatukan data dan penerapan model di mana saja. Membagi dan mengoptimalkan alokasi GPU dan CPU yang disesuaikan dengan tuntutan beban kerja.
Mempercepat pemrosesan gambar besar beresolusi tinggi. Meningkatkan throughput, latensi, dan ketersediaan dengan penskalaan otomatis.
Mempromosikan unit lintas bisnis dan penggunaan perusahaan dengan multitenancy. Memaksimalkan penggunaan sumber daya GPU dengan pelatihan dan inferensi yang elastis dan terdistribusi.
Meningkatkan transparansi dan visibilitas dari persiapan data hingga penerapan model. Anda juga dapat mengurangi risiko kepatuhan, hukum, keamanan, dan reputasi.
- Klasifikasi gambar untuk diagnostik penyakit, keamanan publik, dan media sosial
- Pengenalan speech to text untuk manajemen pusat panggilan, aplikasi seluler, dan transkripsi otomatis
- Pengenalan karakter optik (OCR) untuk anomali dan deteksi penipuan, validasi dokumen otomatis, dan keamanan siber
- Pemodelan risiko keuangan untuk kepatuhan terhadap peraturan, penilaian kredit, dan manajemen portofolio
- Pemrosesan bahasa alami untuk analisis sentimen, analisis nada, dan pemantauan merek
- Mesin rekomendasi untuk prediksi perilaku, penawaran yang disesuaikan, dan tindakan terbaik berikutnya
- Analisis video untuk keamanan publik, pencegahan pencurian, keselamatan pekerja, dan manajemen inventaris
Mulai proyek ilmu data di mana saja dengan kumpulan sumber daya komputasi bersama. Mengurangi waktu pelatihan dan menghasilkan model yang lebih berkualitas. Layanan pelatihan dan inferensi kelas perusahaan yang berskala besar dengan dukungan API untuk batch, streaming, dan penerapan interaktif.
Menerapkan pembelajaran mendalam sebagai bagian dari layanan data dan AI dengan dukungan untuk kerangka kerja yang populer. Menggabungkan alat sumber terbuka dan pihak ketiga dalam lingkungan yang terpadu dan teratur.
Jalankan model machine learning dan pembelajaran mendalam secara native di Red Hat® OpenShift®. Menerapkan model yang dikontainerisasi di dalam firewall sambil menyimpan data on premises dan mempertahankan portabilitas cloud.
Meningkatkan jumlah memori yang tersedia untuk model pembelajaran mendalam di luar jejak GPU. Menerapkan model yang lebih kompleks dengan gambar beresolusi tinggi yang lebih besar.
Mengalokasikan dan berbagi daya komputasi yang disesuaikan dengan permintaan model dalam arsitektur multitenant. Bagikan sumber daya komputasi Anda dengan aman ke seluruh penyewa untuk memaksimalkan penggunaan.
Mengaktifkan penskalaan sumber daya yang dinamis, naik atau turun, berdasarkan kebijakan untuk memastikan pekerjaan dengan prioritas lebih tinggi berjalan cepat. Membangun visualisasi pelatihan real time dan pemantauan model runtime. Mengotomatiskan pencarian dan pengoptimalan hiperparameter untuk pengembangan yang lebih cepat.
Mempersiapkan, membangun, menjalankan, dan mengelola model machine learning dan pembelajaran mendalam. Menjalankan siklus pelatihan dengan lebih banyak data untuk meningkatkan model secara terus menerus.
Peningkatan keandalan dan ketahanan untuk penerapan model dengan model machine learning dan pembelajaran mendalam yang telah dikompilasi dan divalidasi sebelumnya. Mempercepat kinerja dengan perangkat lunak yang dioptimalkan untuk berjalan pada sistem target.
Mengelola dan memantau model pembelajaran mendalam dari penerapan kecil hingga ke seluruh perusahaan. Memantau kewajaran dan penjelasan model sekaligus memitigasi penyimpangan dan risiko model.
Dapatkan gambaran umum tentang Machine Learning Accelerator. .
Temukan manfaat penerapan model dalam platform data dan AI.
Membangun dan menjalankan beban kerja ilmu data di IBM Cloud Pak for Data, sebuah platform data dan AI multicloud.
Dapatkan gambaran umum teknis tentang Machine Learning Accelerator.