Derin öğrenme hizmetinin sunulması, IBM tarafından ilk kez derin öğrenme olanağı sunulduğu (veya Watson hizmetlerinde derin öğrenme kullandığı) anlamına mı geliyor?

Çok uzun zamandan beri bir şirket içi Derin Öğrenme versiyonu sunmaktaydık,  ancak IBM ilk defa bulut üzerinde bir derin öğrenme hizmeti sunuyor. Ayrıca IBM, Watson Developer Cloud ile uygulama geliştiricileri için derin öğrenmeye dayalı hizmetler sağlamaya devam ediyor.

Bu derin öğrenme hizmeti neden bağımsız olarak değil de Watson Machine Learning Hizmeti kapsamında sunuluyor?

Derin öğrenme, makine öğreniminin alt koludur, bu nedenle Derin Öğrenmenin Watson Machine Learning kapsamındaki bir hizmet olması daha mantıklıdır. Ayrıca, derin öğrenme hizmetinin kullanıcıları, Watson Machine Learning'in güçlü desteğinden ve Watson Studio şemsiyesi altındaki diğer hizmetlerle kolay bütünleştirmeden yararlanabilir.

Watson Studio'nun derin öğrenme hizmeti ile ilişkisi nedir?

IBM, derin öğrenmeyi IBM Watson Studio ile bütünleştirilen IBM Watson Machine Learning hizmeti aracılığıyla sağlar.

Neural Network Modeler, IBM Watson Machine Learning hizmeti ile nasıl çalışır?

Neural Network Modeler, derin öğrenme hizmeti içinde çalışır. Veri bilimciler, geliştiriciler ve iş kullanıcıları, kodlama yapmaya gerek duymaksızın, bir sürükle ve bırak süreci aracılığıyla kendi sinir modellerini tasarlayabilir. Neural Network Modeler, kodu TensorFlow, Keras, PyTorch ya da Cafe gibi kullanıcının tercih ettiği çerçevelerden birini kullanarak üretir.

IBM, bir Neural Network Modeler yeteneği sunan ilk/tek kuruluş mu?

Hayır, ancak IBM, ağ modellemesini tam bir makine öğrenme platformu bağlamında sağlar. Neural Network Modeler kullanılarak tasarlanan modeller, IBM'in deney odaklı derin öğrenme hizmeti kullanılarak oluşturulabilir ve bunlar REST uç noktaları olarak devreye alınabilir. Neural Network Modeler, çeşitli açık kaynak çerçevelerini destekler ve kullanıcının hangisinde çalışmak istediğini seçmesine olanak sağlar.

IBM Research bu sürece nasıl dahil oldu?

Yeni derin öğrenme hizmetinin temel yetenekleri, IBM Research tarafından yürütülen çeşitli projelere dayanmaktadır. Daha açık ifade etmek gerekirse, aşağıda belirtilen özellikler doğrudan IBM Research'ten alınmıştır:

  • Derin öğrenme hizmetini destekleyen mikro hizmetler, Tensorflow, Caffe, Keras ve PyTorch gibi çok sayıda açık kaynak çerçevesini desteklerken, aynı zamanda bir grafik işlemci kümesi çapındaki modellerin dağıtılmış biçimde eğitilmesini paralel olarak yönetir.
  • Neural Network Modeler, karmaşık ağların kodlama yapılmaksızın hızla tasarlanmasını sağlar. Bu projenin araştırma kod adı Darviz'dir.
  • Hiper parametre optimizasyonu (HPO), derin öğrenme hizmetinin Sinir Ağı parametrelerini otomatik olarak ayarlamasına olanak tanır. Bu teknolojiyle, her kullanım senaryosu için en iyi sinir ağını bulmak amacıyla hiper parametrelerin yinelemelerini otomatikleştirebiliriz.
  • Uber'den Horovod ve DDL (Dağıtık Derin Öğrenme) ile dağıtık derin öğrenme.
  • Deney Yardımcısına güç kadar grafiksel kullanıcı deneyimi ile model performansı takibi, IBM Research tarafından Project Runway kod adlı proje kapsamında geliştirilmiştir.

Daha fazla bilgi edinin 

Watson Studio yalnızca Bulut üzerinde mi kullanılabilir?

Evet.

Data Science Experience iş yeri sürümü, Watson Studio ile aynı yetenekleri sunuyor mu?

Hayır, ancak daha fazla bilgi edinmek için lütfen Data Science Experience Local sayfasını ziyaret edin.

Derin öğrenme hizmeti yalnızca bulut üzerinde mi kullanılabilir?

Evet, IBM Watson Machine Learning hizmeti kapsamında hizmet olarak sunulan derin öğrenme olarak kullanılabilir.

IBM'in derin öğrenme özelliğinin rakip olanaklarından farkları nelerdir?

IBM'in derin öğrenme olanağı çeşitli yönlerden rakiplerinden farklıdır:

  • Neural Network Modeler (yukarıda daha ayrıntılı olarak açıklanmıştır) şu anda rakiplerimiz tarafından sunulmamaktadır.
  • Deney Yardımcısı, en popüler derin öğrenme çerçeveleri kullanılarak oluşturulan paralel eğitim çalışmalarının kolaylıkla izlenmesini destekleyen, deneylere odaklı bir yönetilen konteyner tabanlı eğitim akışı sağlar.

Bu özellik için fiyatlandırma planı nasıl?