이 온디맨드 웨비나를 활용하여 딥 러닝에 대한 최근 동향을 파악합니다.
개요
딥 러닝이란?
딥 러닝은 인간의 뇌에서 영감을 받은 신경망 알고리즘이 많은 양의 데이터를 통해 학습하는 머신 러닝의 서브세트입니다. 딥 러닝 알고리즘은 반복적으로 태스크를 수행하고 심화 학습을 가능하게 하는 딥 러닝 계층을 통해 점진적으로 결과를 향상시킵니다. 이는 신경망을 기반으로 하는 광범위한 머신 러닝 방법 중 하나입니다.
딥 러닝은 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 생명과학 분야에서는 고급 영상 분석, 리서치, 약물 발견, 건강 문제 및 질병 증상의 예측, 유전체 염기서열 분석을 통한 인사이트의 가속화 등에 딥 러닝을 사용할 수 있습니다. 교통 분야에서도 자율주행 차량이 변화하는 조건에 적응하도록 도움을 줄 수 있습니다. 또한 중요한 인프라스트럭처를 보호하고 응답 속도를 높이는 데 사용됩니다.
기업은 종종 딥 러닝의 개발을 아웃소싱으로 진행합니다. 그러나 비즈니스에 핵심적인 유스케이스의 딥 러닝 개발 작업은 내부에서 계속하는 것이 좋습니다. 여기에는 사기 탐지 및 권장사항, 예측 유지보수 기술 및 시계열 데이터 분석, 추천 시스템 최적화, 고객 관계 관리 및 온라인 광고의 클릭률 예측이 포함됩니다.
서비스로서 IBM Cloud Pak® for Data의 IBM Watson Studio®를 사용하여 딥 러닝을 시작하세요.
IBM Watson Studio의 딥 러닝에 대한 이점
기능
DDL(Distributed Deep Learning)
TensorFlow, Caffe, Torch 및 Chainer와 같은 유명한 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 여러 개의 GPU로 확장합니다.
손으로 쓴 숫자 인식
사전 훈련된 PyTorch 모델을 사용하여 이미지에서 손으로 쓰여진 숫자를 예상합니다. REST API를 사용하여 훈련 작업을 제출하고, 상태를 모니터하고, 모델을 저장 및 배치합니다.
시각적 인지 서비스
IBM Watson Visual Recognition 서비스의 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 화면과 오브젝트에 대한 이미지를 분석합니다. 협업 환경에서 이미지 및 데이터 세트에 대한 작업을 수행합니다.
IBM Watson Studio의 딥 러닝 보기
딥 러닝 실험
모델 정의
자원 계획
훈련 진행 상황
GPU 노트북
선호 프레임워크 사용
IBM Watson Studio의 성능에 맞게 사전 설치되어 최적화됩니다.
딥 러닝으로 시작하기
IBM Watson Studio에서 딥 러닝 실험을 시작합니다.