Leggi la pubblicazione Forrester Wave: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, Q3 2020
Perché il deep learning su una piattaforma di dati e AI?
Con i progressi nell'accesso ai dati, algoritmi e calcoli, le aziende stanno adottando in modo più ampio il deep learning per estrarre e ridimensionare gli insight attraverso il riconoscimento vocale, l'elaborazione del linguaggio naturale e la classificazione delle immagini. Il deep learning è in grado di interpretare testo, immagini, contenuto audio e video su larga scala, generando schemi per motori per le raccomandazioni, analisi delle opinioni, creazione di modelli di rischio finanziario e rilevamento di anomalie. - Ridimensionare calcolo, persone e app dinamicamente su qualsiasi cloud.
È stata necessaria un'elevata potenza di elaborazione per elaborare reti neurali, a causa del numero di livelli e dei volumi di dati richiesti per addestrare le reti. Inoltre, le aziende hanno difficoltà a mostrare risultati di esperimenti di deep learning implementati in silos. IBM Watson® Machine Learning Accelerator, una funzionalità di deep learning inclusa in IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak® for Data, aiuta un'azienda a:
- Gestire e unificare data set e modelli di grandi dimensioni con trasparenza e visibilità.
- Adattare modelli in modo continuo con dati in tempo reale, dal perimetro ai cloud ibridi.
- Ottimizzare gli investimenti in cloud e AI con maggiore rapidità di addestramento e inferenza
Vantaggi
Accelerare il tempo per ottenere risultati di deep learning
Creare modelli, dal prototipo iniziale alla distribuzione in tutta l'azienda, più velocemente. Accelerare il tempo necessario all'addestramento e alla distribuzione di carichi di lavoro di deep learning, con estrema precisione.
Ridimensionare insight e previsioni basati sull'AI
Utilizzare un'architettura delle informazioni con servizi integrati di dati e AI. Inserire i modelli di deep learning per app in una base di cloud ibrido in contenitori.
Semplifica gli investimenti nell'AI e nel cloud
Unisci la distribuzione di dati e modelli, da qualsiasi ubicazione Condividi e ottimizza le allocazioni di GPU e CPU sintonizzate sulle esigenze del carico di lavoro.
Espandi l'utilizzo e aumenta la precisione dei modelli
Accelera l'elaborazione di immagini ad alta risoluzione e di grandi dimensioni. Migliora la velocità di trasmissione, la latenza e la disponibilità con il ridimensionamento automatico.
Aumenta notevolmente l'utilizzo e la resilienza del sistema
Promuovi l'utilizzo tra business unit e in tutta l'azienda grazie al principio della multitenancy. Aumenta al massimo l'utilizzo delle risorse GPU con addestramento e inferenza distribuiti ed elastici.
Regolamenta e proteggi i carichi di lavoro AI mission critical
Aumenta la trasparenza e la visibilità dalla preparazione dei dati alla distribuzione dei modelli. È anche possibile ridurre i rischi di conformità, legali, di sicurezza e di immagine.
Casi di utilizzo
- Classificazione delle immagini per la diagnostica delle malattie, la sicurezza pubblica e i social media
- Riconoscimento speech-to-text per la gestione di call center, per app per dispositivi mobili e per trascrizioni automatizzate
- OCR (Optical character recognition-Riconoscimento ottico dei caratteri) per il rilevamento di anomalie e frodi, la convalida automatica dei documenti e la sicurezza informatica
- Creazione di modelli di rischio finanziario per la conformità alle normativa, la valutazione del credito e la gestione del portafoglio
- Elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi delle opinioni e dei toni e il monitoraggio del brand
- Motore per le raccomandazioni per previsioni comportamentali, offerte personalizzate e prossime azioni migliori
- Analisi di video per la sicurezza pubblica, la prevenzione dei furti, la sicurezza dei lavoratori e la gestione dell'inventario
Fai leva sull'apprendimento automatico e l'AI per analizzare i tuoi dati
Funzioni principali
- Rapida creazione di prototipi e distribuzione
- Architettura delle informazioni end-to-end
- Gestione dell'infrastruttura con contenitori
- Supporto di modelli di grandi dimensioni e ad alta risoluzione
- Distribuzione multitenant
- Addestramento e inferenza distribuiti ed elastici
- Ridimensionamento automatico, ricerca automatica e bilanciamento del carico
- Gestione del ciclo di vita dell'AI
- AI spiegabile con monitoraggio del modello