Con los avances en cálculo, algoritmos y acceso a los datos, las empresas están adoptando el aprendizaje profundo de forma más generalizada para extraer y ampliar conocimientos mediante el reconocimiento de voz, el procesamiento de lenguaje natural y la clasificación de imágenes. El aprendizaje profundo puede interpretar texto, imágenes, audio y video a escala, generando patrones para motores de recomendaciones, análisis de sentimientos, modelado de riesgos financieros y detección de anomalías.
Se ha requerido una alta potencia computacional para procesar redes neuronales debido al número de capas y los volúmenes de datos para entrenar las redes. Además, las empresas tienen dificultades para mostrar los resultados de los experimentos de aprendizaje profundo implementados en silos. IBM Machine Learning Accelerator, una capacidad de aprendizaje profundo en IBM watsonx Studio en IBM® Cloud Pak for Data, ayuda a las empresas a:
- Escalar el cálculo, las personas y las aplicaciones de forma dinámica en cualquier nube.
- Gestionar y unificar grandes conjuntos de datos y modelos con transparencia y visibilidad.
- Adaptar modelos continuamente con datos en tiempo real desde el edge hasta las nubes híbridas.
- Optimizar las inversiones en la nube e IA con una formación e inferencia más rápidas.
Cree sus modelos desde el prototipo inicial hasta los de toda la empresa con mayor rapidez. Acelere el tiempo de entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje profundo con alta precisión.
Explote una arquitectura de la información con datos integrados y servicios de IA. Impulse modelos de aprendizaje profundo para aplicaciones en una base de nube híbrida en contenedores.
Unifique el despliegue de datos y modelos en cualquier lugar. Comparta y optimice las asignaciones de GPU y CPU ajustadas a las demandas de las cargas de trabajo.
Acelere el proceso de imágenes grandes y de alta resolución. Mejore el rendimiento, la latencia y la disponibilidad con el escalado automático.
Promueva el uso entre unidades de negocio y empresas con varios inquilinos. Maximice el uso de los recursos de GPU con entrenamiento e inferencia elásticos y distribuidos.
Aumente la transparencia y la visibilidad desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo. También puede reducir los riesgos de cumplimiento, legales, de seguridad y de reputación.
- Clasificación de imágenes para el diagnóstico de enfermedades, la seguridad pública y las redes sociales
- Reconocimiento de voz a texto para la gestión de centros de atención telefónica, aplicaciones de dispositivos móviles y transcripciones automatizadas
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para la detección de anomalías y fraudes, validación automatizada de documentos y ciberseguridad
- Modelado de riesgos financieros para cumplimiento regulatorio, evaluación crediticia y gestión de carteras
- Procesamiento de lenguaje natural para el análisis de sentimientos, el análisis del tono y la supervisión de la marca
- Motor de recomendaciones para predicciones de comportamiento, ofertas personalizadas y próximas mejores acciones
- Análisis en video para seguridad pública, prevención de robos, seguridad de los trabajadores y gestión de inventario
Inicie proyectos de ciencia de datos en cualquier lugar con un grupo de recursos informáticos compartidos. Reduzca los tiempos de formación y produzca modelos de mayor calidad. Servicios de inferencia y formación de clase empresarial escalables con soporte API para despliegue por lotes, streaming e interactivo.
Despliegue el aprendizaje profundo como parte de los servicios de datos e IA con soporte para marcos populares. Agregue herramientas de código abierto y de terceros en un entorno unificado y gestionado.
Ejecute modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo de forma nativa en Red Hat OpenShift. Despliegue modelos en contenedores dentro de un firewall mientras se mantienen los datos en las instalaciones y se mantiene la portabilidad de la nube.
Aumente la cantidad de memoria disponible para los modelos de aprendizaje profundo más allá del espacio de GPU. Implemente modelos más complejos con imágenes más grandes y de mayor resolución.
Asigne y comparta potencias de cálculo ajustadas a las demandas del modelo en una arquitectura de varios inquilinos. Comparta de forma segura sus recursos informáticos entre inquilinos para maximizar el uso.
Habilite el escalado dinámico de los recursos, hacia arriba o hacia abajo, en función de las políticas para garantizar que los trabajos de mayor prioridad se ejecuten rápidamente. Cree visualización de formación en tiempo real y monitorización de modelos en tiempo de ejecución. Automatice la búsqueda y optimización de hiperparámetros para un desarrollo más rápido.
Prepare, cree, ejecute y gestione modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Realice el ciclo de entrenamiento con más datos para mejorar el modelo continuamente.
Aumente la confiabilidad y resiliencia para el despliegue de modelos con modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo precompilados y validados. Acelere el rendimiento con software optimizado para ejecutarse en sistemas objetivo.
Gestione y supervise modelos de deep learning desde despliegues pequeños hasta nivel de toda la empresa. Supervise la equidad y explicabilidad del modelo mientras mitiga la deriva y el riesgo del modelo.
Obtenga un resumen de Machine Learning Accelerator.
Descubra los beneficios de desplegar modelos en una plataforma de datos y IA.
Cree y ejecute cargas de trabajo de ciencia de datos en IBM Cloud Pak for Data, una plataforma de IA y datos multinube.
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