Forrester Wave: Çok Modelli Tahmine Dayalı Analitik ve Makine Öğrenimi, 3. Çeyrek 2020 raporunu okuyun

Bir veri ve yapay zeka platformu üzerinde derin öğrenme neden önemlidir?

İşletmeler hesaplama, algoritma ve veri erişimi alanındaki gelişmelerle birlikte, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve görüntü sınıflandırması yoluyla içgörüleri elde etmek ve ölçeklemek amacıyla derin öğrenmeyi daha yaygın olarak kullanmaya başladılar. Derin öğrenme metin, görüntü, ses ve videoları uygun ölçekte yorumlayabilir, böylece öneri motorları, duygu analizi, finansal risk modellemesi ve anormalliklerin saptanması için kalıplar üretebilir.
Katmanların sayısı ve ağların eğitilmesinde kullanılacak verilerin hacmi nedeniyle sinir ağlarını işlemek için yüksek hesaplama gücü gerekir. Ayrıca işletmeler, birbirinden kopuk olarak uygulanan derin öğrenme deneylerinden alacakları sonuçları ortaya koymak için uğraşıyorlar. IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak® for Data kapsamındaki bir derin öğrenme yeteneği olan IBM Watson® Machine Learning Accelerator, işletmelere şu alanlarda yardımcı olur:

- Hesaplamayı, insanları ve uygulamaları herhangi bir bulutta dinamik olarak ölçekleme.
- Büyük veri kümelerini ve modellerini şeffaflık ve görüş netliğiyle yönetme ve birleştirme.
- Edge'den alınan gerçek zamanlı verilerle modelleri sürekli olarak hibrit bulutlara uyarlama.
- Daha hızlı eğitim ve çıkarımla bulut ve yapay zeka yatırımlarını optimize etme.

→ İnfografiğe göz atın (PDF, 574 KB)

Avantajlar

Derin öğrenme sonuçlarını hızlı elde edin

Ön ürün düzeyinden kurumsal çaptakilere kadar her türlü modelinizi daha hızlı bir şekilde oluşturun. Derin öğrenme iş yüklerini yüksek doğrulukla eğitme ve devreye alma süresini kısaltın.

Yapay zeka destekli içgörüleri ve tahmini ölçekleyin

Entegre veri ve yapay zeka hizmetleri bulunan bir bilgi mimarisini kullanın. Uygulamalar için konteynerli hibrit bulut temelinde derin öğrenme modellerini destekleyin.

Yapay zeka ve bulut yatırımlarını basitleştirin

Veri ve model devreye alımını istediğiniz yerde birleştirin. İş yükü taleplerine göre ayarlanan GPU ve CPU tahsislerini paylaşın ve optimize edin.

Modellerin kullanımını yaygınlaştırın ve doğruluğunu artırın

Büyük, yüksek çözünürlüklü görüntü işlemeyi hızlandırın. Otomatik ölçekleme yoluyla, üretilen iş miktarını, gecikme süresini ve kullanılabilirliği iyileştirin.

Sistem kullanımını ve dayanıklılığını artırın

Çok kiracılı mimariyle iş birimlerinin ortak kullanımını ve kurumsal kullanımı destekleyin. Esnek, dağıtılmış eğitim ve çıkarım ile GPU kaynaklarının kullanımını en üst düzeye çıkarın.

Kritik misyonlu yapay zeka iş yüklerini yönetin ve güvenceye alın

Veri hazırlığından model devreye alımına kadar şeffaflığı ve görüş netliğini artırın. Uyumluluk, hukuk, güvenlik ve itibar risklerini de azaltabilirsiniz.

Kullanım senaryoları

  • Hastalık tanısı, kamu güvenliği ve sosyal medya için görüntü sınıflandırması
  • Çağrı merkezi yönetimi, mobil uygulamalar ve otomatikleştirilmiş yazıya dönüştürmede metne dönüştürülecek konuşmanın tanınması
  • Anormalliği ve dolandırıcılıği saptama, otomatikleştirilmiş belge doğrulama ve siber güvenlik için optik karakter tanıma (OCR)
  • Mevzuata uyumluluk, kredi değerlendirmesi ve portföy yönetimi için finansal risk modellemesi
  • Duygu analizi, ton analizi ve marka izleme için doğal dil işleme
  • Davranış tahminleri, özelleştirilmiş teklifler ve sonraki en iyi eylemler için öneri motoru
  • Kamu güvenliği, hırsızlık önleme, işçi güvenliği ve envanter yönetimi için video analizi

Verilerinizi analiz etmek için makine öğreniminden ve yapay zekadan yararlanın

Temel özellikler

  • Hızlı prototip hazırlama ve devreye alma
  • Uçtan uca bilgi mimarisi
  • Konteynerleştirilmiş altyapı yönetimi
  • Yüksek çözünürlük, büyük model desteği
  • Çok kiracılı devreye alım
  • Elastik, dağıtılmış eğitim ve çıkarım
  • Otomatik ölçekleme, otomatik arama ve yük dengeleme
  • AI yaşam döngüsü yönetimi
  • Model izleme ile açıklanabilir yapay zeka