Grazie ai progressi nell'elaborazione, negli algoritmi e nell'accesso ai dati, le aziende stanno adottando sempre più ampiamente il deep learning per estrarre e scalare le informazioni attraverso il riconoscimento vocale, l'elaborazione del linguaggio naturale e la classificazione delle immagini. Il deep learning può interpretare testo, immagini, audio e video su larga scala, generando modelli per motori di raccomandazioni, analisi del sentiment, modellazione dei rischi finanziari e rilevamento delle anomalie.
È stata necessaria un'elevata potenza di calcolo per elaborare le reti neurali a causa del numero di livelli e dei volumi di dati per addestrare le reti. Inoltre, le aziende faticano a mostrare i risultati degli esperimenti di deep learning implementati in silos. IBM Machine Learning Accelerator, una funzionalità di deep learning in IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak® for Data, aiuta un'azienda a:
- Scalare dinamicamente elaborazione, persone e app su qualsiasi cloud.
- Gestire e unificare grandi set di dati e modelli con trasparenza e visibilità.
- Adattare continuamente i modelli con dati in tempo reale da edge a cloud ibridi.
- Ottimizzare gli investimenti nel cloud e nell'AI con una formazione e un'inferenza più rapide.
Costruisci i tuoi modelli dal prototipo iniziale e diffondili in tutta l'azienda più rapidamente. Accelera i tempi di addestramento e distribuzione dei carichi di lavoro di deep learning con un'elevata precisione.
Sfrutta un'architettura delle informazioni con dati e servizi di AI integrati. Promuovi modelli di deep learning per le app in una base cloud ibrida e containerizzata.
Unisci dati e implementazione di modelli ovunque. Condividi e ottimizza le allocazioni di GPU e CPU adattate alle esigenze del workload.
Velocità di elaborazione delle immagini ad alta risoluzione. Migliorate il throughput, la latenza e la disponibilità con l'autoscaling.
Promuovi l'utilizzo di unità di business interaziendali e aziendali con la multitenancy. Massimizza l'utilizzo delle risorse GPU con training e inferenza elastici e distribuiti.
Aumenta la trasparenza e la visibilità dalla preparazione dei dati all'implementazione del modello. Puoi anche ridurre i rischi di conformità, legali, di sicurezza e di reputazione.
- Classificazione delle immagini per la diagnostica delle malattie, la sicurezza pubblica e i social media
- Riconoscimento vocale per la gestione di call center, app mobili e trascrizioni automatiche
- Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per l'anomalia e il rilevamento delle frodi, la convalida automatizzata dei documenti e la cibersecurity
- Modellazione dei rischi finanziari per la conformità normativa, la valutazione del credito e la gestione del portafoglio
- Elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi del sentiment, l'analisi del tono e il monitoraggio del marchio
- Motore di raccomandazione per previsioni comportamentali, offerte personalizzate e azioni successive migliori
- Analisi video per la sicurezza pubblica, prevenzione dei furti, sicurezza dei lavoratori e gestione dell'inventario
Avvia progetti di data science ovunque ti trovi con un pool di risorse di calcolo condiviso. Ridurre i tempi di formazione e produrre modelli di qualità superiore. Servizi scalabili di formazione e inferenza di livello aziendale con supporto API per distribuzione batch, streaming e interattiva.
Distribuisci il deep learning come parte dei servizi di dati e intelligenza artificiale con il supporto dei framework più diffusi. Aggrega strumenti open source e di terze parti in un ambiente unificato e governato.
Esegui modelli di machine learning e deep learning nativamente in Red Hat® OpenShift®. Implementa modelli containerizzati all'interno di un firewall mantenendo i dati on-premise e mantenendo la portabilità del cloud.
Aumentare la quantità di memoria disponibile per i modelli di deep learning oltre l'impronta GPU. Implementare modelli più complessi con immagini più grandi e ad alta risoluzione.
Alloca e condividi le potenze di calcolo ottimizzate in base alle esigenze del modello in un'architettura multitenant. Condividi in modo sicuro le tue risorse di elaborazione tra tenant per massimizzarne l'utilizzo.
Abilita il dimensionamento dinamico delle risorse, verso l'alto o verso il basso, in base alle policy per garantire che i lavori con priorità più elevata vengano eseguiti rapidamente. Crea visualizzazioni della formazione in tempo reale e monitoraggio dei modelli runtime. Automatizza la ricerca e l'ottimizzazione di hyperparameter per uno sviluppo più rapido.
Prepara, crea, esegui e gestisci modelli di machine learning e deep learning. Esegui il ciclo di formazione con più dati per migliorare continuamente il modello.
Aumenta l'affidabilità e la resilienza per l'implementazione dei modelli con modelli di machine learning e deep learning precompilati e convalidati. Accelera le prestazioni con un software ottimizzato per l'esecuzione su sistemi mirati.
Gestisci e monitora i modelli di deep learning dall'implementazione di piccole dimensioni a quella a livello aziendale. Monitorare l'equità e la spiegabilità del modello, mitigando al contempo la deriva e il rischio del modello.
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