لماذا التعلم العميق على منصات البيانات والذكاء الاصطناعي؟

مع التطورات الهائلة في مجال الحوسبة والخوارزمية والتوصل الى البيانات، تعتمد المؤسسات التعلم العميق على نطاق أوسع لاستخراج الاحصائيات والرؤى وتوسيع نطاقها من خلال التعرف على الكلام ومعالجة اللغات الطبيعية وتصنيف الصور. يمكن للتعلم العميق تفسير النصوص والصور والصوت ومقاطع الفيديو على نطاق واسع، مما يؤدي الى انشاء أنماط لمحركات التوصيات وتحليل المشاعر ووضع نماذج للمخاطر المالية واكتشاف أوجه الخلل.   لقد كانت هناك حاجة الى قوة حوبية عالية لمعالجة الشبكات العصبية بسبب عدد الطبقات وكميات البيانات اللازمة لتدريب الشبكات. وعلاوة على ذلك، تناضل الشركات لاظهار النتائج من تجارب التعلم العميق التي يتم تنفيذها في مخازن البيانات. يساعد IBM Watson® Machine Learning Accelerator، وهو يعد أحد امكانيات التعلم العميق في IBM Watson Studio على IBM Cloud Pak® for Data، ويساعد الشركات فيما يلي:

-   توسيع نطاق الحوسبة والأشخاص والتطبيقات ديناميكيا عبر أي بيئة سحابية.
-   ادارة وتوحيد فئات البيانات والنماذج الكبيرة مع اتاحة الشفافية والرؤية.
-   تكييف النماذج باستمرار مع البيانات في الوقت الفعلي من الحافة الى البيئات السحابية المختلطة.
-   تحسين الاستثمارات السحابية والذكاء الاصطناعي من خلال سرعة التدريب والاستنتاج.

← مراجعة مخطط المعلومات البياني (ملف PDF، ‏574 كيلوبايت)

المزايا

تسريع وقت الوصول الى نتائج التعليم العميق

يمكنك بناء النماذج الخاصة بك بدءا من النموذج الأولي وحتى النموذج على مستوى المؤسسة بشكل أسرع. تسريع الوقت لتدريب ونشر أحجام العمل للتعليم العميق بدقة عالية.

التوسع في الاحصائيات والرؤى والتوقعات المعززة بالذكاء الاصطناعي

استغلال بنية المعلومات مع البيانات المتكاملة وخدمات الذكاء الاصطناعي. دفع نماذج التعلم العميق للتطبيقات في أساس سحابي مختلط موجود بحاويات.

تبسيط الاستثمارات في مجال الذكاء الاصطناعي والسحابي

توحيد البيانات ونشر النماذج في أي مكان. مشاركة وتحسين عمليات التخصيص لوحدة معالجة البيانيات (GPU) ووحدة المعالجة المركزية (CPU) المحددة لتلبية متطلبات أحجام العمل.

توسيع نطاق استخدام النماذج وزيادة دقتها

سرعة كبيرة، لمعالجة الصور عالية الدقة. تحسين الانتاجية ووقت الاستجابة والاتاحة من خلال امكانية الضبط التلقائي.

تعزيز استخدام ومرونة النظام

تعزيز الاستخدام متعدد المستخدمين للوحدات المؤسسية. تعظيم الاستخدام لمصادر وحدات معالجة البيانات (GPU) من خلال تدريب واستنتاج مرن وموزع.

التحكم في أحجام العمل المهمة للذكاء الاصطناعي وتأمينها

زيادة الشفافية والرؤية من اعداد البيانات الى نشر النماذج. كما يمكنك تقليل مخاطر الامتثال والمخاطر القانونية والأمنية ومخاطر المساس بالسمعة.

حالات الاستخدام

  • تصنيف الصور لتشخيص الأمراض والسلامة العامة ووسائل التواصل الاجتماعي
  • التعرف على الكلام-الى-النص لادارة مراكز الاتصال وتطبيقات التليفون المحمول وعمليات التحول الآلي
  • التعرف البصري على الحروف (OCR) للكشف عن أوجه الخلل والاحتيال والتحقق التلقائي من صحة المستندات والأمن الالكتروني
  • وضع نماذج للمخاطر المالية من أجل الامتثال التنظيمي وتقييم الائتمان وادارة المحافظ
  • معالجة اللغات الطبيعية لتحليل المشاعر وتحليل النبرة ومراقبة العلامات التجارية
  • آلية التوصية للتوقعات السلوكية والعروض المهيأة وأفضل الاجراءات التالية
  • تحليل بالفيديو للسلامة العامة ومنع السرقة وسلامة العمال وادارة المخزون

يمكنك الاستفادة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل بياناتك

الخصائص الرئيسية

  • النماذج الأولية السريعة والنشر
  • بنية معلومات شاملة
  • ادارة البنية الأساسية للحاويات
  • درجة وضوح عالية، ودعم للنماذج الكبيرة
  • نشر متعدد المستخدمين
  • التدريب المرن والموزع والاستنتاج
  • امكانية التوسع الآلي والبحث الآلي وموازنة التحميل
  • ادارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي
  • ذكاء اصطناعي قابل للتفسير مع مراقبة النموذج