HPE với các giải pháp phát triển mô hình Trí tuệ nhân tạo

Mô hình Trí tuệ Nhân tạo là gì?

Mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI model) là các chương trình phát hiện các mẫu cụ thể bằng cách sử dụng tập hợp các bộ dữ liệu. Là minh họa về một hệ thống có thể tiếp nhận dữ liệu đầu vào và đưa ra kết luận hoặc tiến hành các hành động tùy theo kết luận đó. Sau khi được đào tạo, mô hình AI được sử dụng để đưa ra dự đoán trong tương lai hoặc hành động dựa trên dữ liệu chưa được quan sát trước đó. Các mô hình AI có thể được sử dụng cho nhiều hoạt động khác nhau, từ nhận dạng hình ảnh và video đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phát hiện sự bất thường, hệ thống đề xuất, mô hình dự đoán và dự báo cũng như hệ thống điều khiển và robot.

Mô hình ML, DL là gì?

Các mô hình ML (Machine Learning) và DL (Deep Learning) mô tả việc sử dụng các thuật toán và kỹ thuật phức tạp để xử lý và phân tích dữ liệu nhằm đưa ra dự đoán hoặc quyết định trong thời gian thực.

Mô hình học máy (ML): Sử dụng thuật toán học tập để đưa ra kết luận hoặc dự đoán từ dữ liệu trong quá khứ. Điều này bao gồm các phương pháp như cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, tăng cường độ dốc và hồi quy tuyến tính và logistic. HPE cung cấp nhiều công cụ và công nghệ học máy (ML) có thể được sử dụng để xây dựng và sử dụng rộng rãi các mô hình ML.

Mô hình học sâu (DL): Một tập hợp con của các mô hình học máy (ML) sử dụng mạng lưới thần kinh sâu để học từ nhiều dữ liệu. Các mô hình DL thường được sử dụng để nhận dạng hình ảnh và âm thanh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dự đoán vì chúng được xây dựng để xử lý dữ liệu phức tạp và phi cấu trúc. TensorFlow, PyTorch và Caffe chỉ là một số công cụ và công nghệ học sâu (DL) do HPE cung cấp, có thể được sử dụng để tạo và sử dụng các mô hình DL.

Cả hai mô hình ML và DL đều được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh khác nhau, bao gồm phát hiện gian lận, phân tích tình trạng mất niềm tin từ khách hàng, bảo trì dự đoán và đề xuất hệ thống. Các doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình này để có được những góc nhìn mới về dữ liệu của họ.

Sự khác biệt giữa AI, ML và DL

AI (Trí tuệ nhân tạo)

AI bao gồm nhiều công cụ và phương pháp tái tạo trí thông minh của con người trong máy móc.
Trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng cho nhiều loại dữ liệu, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc.
Do có thể sử dụng nhiều phương pháp và thuật toán khác nhau nên hệ thống AI có thể gặp khó khăn để hiểu và lĩnh hội.
Vì hệ thống AI đôi khi đòi hỏi các thuật toán và quá trình xử lý phức tạp hơn nên chúng có thể chậm hơn và kém hiệu quả hơn hệ thống ML và DL.
AI có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, robot và hệ thống ra quyết định.
Hệ thống AI có thể tự chủ hoàn toàn hoặc yêu cầu một số mức độ can thiệp của con người.
Đòi hỏi một đội ngũ chuyên gia dày dặn kinh nghiệm để tạo và quản lý hệ thống AI vì chúng khá phức tạp.
Vì chúng bao gồm các thuật toán phức tạp và quá trình xử lý phức tạp nên hệ thống AI có thể gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô.
Vì hệ thống AI thường sử dụng các phương pháp và xử lý cố định nên chúng có thể kém linh hoạt hơn hệ thống ML và DL.
Nhu cầu về khối lượng dữ liệu đáng kể để đào tạo đúng cách là một nhược điểm của AI, ML và DL.

ML (Học máy)

Học máy là một tập hợp con của AI bao gồm việc dạy máy học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc phán đoán dựa trên dữ liệu đó. Đối với các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phát hiện bất thường.
Để ML học hỏi và đưa ra dự đoán hoặc phán đoán, nó cần có dữ liệu đào tạo được gắn nhãn.
Vì các mô hình ML dựa trên các mô hình và thuật toán thống kê nên chúng có thể dễ hiểu hơn.
Do phụ thuộc vào các mô hình và thuật toán thống kê, hệ thống ML có tiềm năng hoạt động nhanh hơn và hiệu quả hơn hệ thống AI.
Nhiều ứng dụng tương tự như AI có thể được sử dụng cho ML, nhưng tập trung vào học tập dựa trên dữ liệu.
Được tạo ra để tự động học từ dữ liệu với rất ít sự trợ giúp từ con người.
Hệ thống ML có thể ít phức tạp hơn hệ thống AI vì dựa vào các mô hình và thuật toán thống kê.
Hệ thống ML dựa trên các mô hình và thuật toán thống kê có thể được dạy trên các bộ dữ liệu lớn nên chúng có khả năng mở rộng cao hơn các hệ thống AI.
Có thể học hỏi từ dữ liệu mới và sửa đổi dự đoán hoặc lựa chọn của chúng, nên chúng có thể linh hoạt và dễ thích ứng hơn hệ thống AI.
Chất lượng của dữ liệu cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và độ tin cậy của mô hình ML, đồng thời việc thu thập và ghi nhãn dữ liệu có thể tốn kém và tốn thời gian.

DL (Học sâu)

DL là một tập hợp con chuyên biệt của ML bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo. Nhận dạng hình ảnh và giọng nói là hai ví dụ về các chủ đề phức tạp mà DL đặc biệt hiệu quả trong việc giải quyết.
Để đào tạo mạng lưới thần kinh sâu một cách hiệu quả, DL yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu được dán nhãn.
Các mô hình DL đôi khi được coi là “hộp đen” vì chúng bao gồm một số lớp nơ-ron có thể khó đọc và hiểu.
Khi mạng lưới thần kinh sâu được đào tạo bằng phần cứng chuyên dụng và tính toán song song, hệ thống DL có tiềm năng trở thành phương pháp nhanh nhất và hiệu quả nhất trong ba phương pháp.
DL đặc biệt phù hợp với các ứng dụng yêu cầu nhận dạng mẫu phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và âm thanh, cũng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Một số tương tác của con người là cần thiết trong các hệ thống DL, chẳng hạn như xác định thiết kế và các siêu tham số của mạng lưới thần kinh.
Hệ thống DL có thể phức tạp nhất vì chúng liên quan đến nhiều lớp nơ-ron và yêu cầu phần cứng và phần mềm chuyên dụng để đào tạo mạng lưới thần kinh sâu.
Các hệ thống DL có thể có khả năng mở rộng cao nhất vì chúng sử dụng phần cứng chuyên dụng và xử lý song song để đào tạo mạng lưới thần kinh sâu.
Do khả năng học hỏi từ khối lượng dữ liệu khổng lồ và điều chỉnh theo hoàn cảnh và nhiệm vụ mới, hệ thống DL có khả năng thích ứng tốt nhất.
Đào tạo mạng lưới thần kinh sâu trong DL có thể phức tạp về mặt tính toán nên cần thiết bị và phần mềm chuyên dụng, điều này có thể tốn kém và hạn chế khả năng tiếp cận của công nghệ.

Các mô hình AI hoạt động như thế nào?

Các mô hình AI hoạt động bằng cách nhận dữ liệu đầu vào lớn và tạo ra các phương pháp kỹ thuật để khám phá các xu hướng và mẫu đã có sẵn trong tập dữ liệu được cung cấp cho chương trình. Vì mô hình được phát triển trên một chương trình chạy trên các tập dữ liệu lớn nên nó giúp các thuật toán tìm và hiểu mối tương quan trong các mô hình và xu hướng có thể được sử dụng để dự báo hoặc xây dựng chiến lược dựa trên dữ liệu đầu vào chưa biết trước đó. Cách ra quyết định thông minh và hợp lý bắt chước đầu vào của dữ liệu có sẵn được gọi là mô hình AI.

Mô tả một cách đơn giản, xây dựng mô hình AI là sự phát triển của quy trình ra quyết định bao gồm ba bước cơ bản:

Xây dựng mô hình: Giai đoạn đầu tiên là phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo, sử dụng thuật toán phức tạp hoặc các lớp thuật toán để phân tích dữ liệu và đưa ra phán đoán dựa trên dữ liệu đó. Một mô hình AI tốt có thể đóng vai trò thay thế cho chuyên môn của con người.
Đào tạo mô hình AI: Mô hình AI phải được đào tạo ở giai đoạn thứ hai. Việc đào tạo thường đòi hỏi phải chạy một lượng lớn dữ liệu thông qua mô hình AI trong các vòng kiểm tra định kỳ và kiểm tra kết quả để xác nhận độ chính xác cũng như rằng mô hình đang hoạt động như mong đợi và yêu cầu. Để hiểu phương pháp này, chúng ta cũng phải hiểu sự khác biệt giữa học có giám sát và học không giám sát;

1. Học có giám sát đề cập đến các tập dữ liệu đã phân loại được gắn nhãn vào đầu ra chính xác, nghĩa là dữ liệu được cung cấp có mối quan hệ tồn tại từ trước giữa dữ liệu đầu vào, sau đó mô hình sử dụng dữ liệu được gắn nhãn này để khám phá các kết nối và xu hướng giữa dữ liệu đầu vào và kết quả mong muốn.

2. Học không giám sát là một loại học máy trong đó mô hình không được cấp quyền truy cập vào dữ liệu được gắn nhãn. Thay vào đó, mô hình phải xác định độc lập các kết nối và xu hướng trong dữ liệu.

Suy luận: Là bước thứ ba. Giai đoạn này liên quan đến việc triển khai mô hình AI vào trường hợp sử dụng thực tế của nó trong các tình huống thực tế, nơi nó thường xuyên rút ra các suy luận logic từ thông tin có sẵn.

Sau khi được đào tạo, mô hình AI có thể được sử dụng để đưa ra dự báo hoặc thực hiện các hành động dựa trên dữ liệu đầu vào mới, không lường trước được. Về bản chất, các mô hình AI hoạt động bằng cách xử lý dữ liệu đầu vào, khai thác dữ liệu đó bằng thuật toán và kỹ thuật thống kê để khám phá các mẫu và mối tương quan, sau đó sử dụng những gì chúng đã phát hiện được để dự đoán hoặc hành động dựa trên dữ liệu đầu vào tiếp theo.

Làm cách nào để bạn có thể mở rộng quy mô các mô hình AI/ML với GPU, máy tính, nhân lực và dữ liệu?

Việc mở rộng quy mô các mô hình AI/ML về GPU, máy tính, nhân lực và dữ liệu đòi hỏi sự kết hợp giữa công nghệ, hạ tầng và kiến thức chuyên môn.

GPU và hệ thống máy tính: Các giải pháp điện toán hiệu suất cao, bao gồm nền tảng điện toán tăng tốc bằng GPU và các dịch vụ dựa trên đám mây có thể được tận dụng để mở rộng quy mô các mô hình AI/ML. Những giải pháp này cho phép các doanh nghiệp sử dụng các thuật toán AI/ML phức tạp và đòi hỏi khắt khe hiệu quả mà không làm giảm hiệu suất.

Con người: Quá trình mở rộng quy mô cho AI và ML phụ thuộc rất nhiều vào con người. Để thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình AI/ML trên quy mô lớn, các tổ chức cần tập hợp một đội ngũ chuyên gia AI/ML có trình độ cao. Ngoài ra, điều quan trọng là phải nắm bắt được các ưu tiên và mục tiêu AI/ML của tổ chức cũng như các khả năng và nguồn lực cần thiết để thực hiện.
Dữ liệu: Các tổ chức cần có kiến trúc dữ liệu được thiết kế tốt để hỗ trợ khả năng mở rộng của các mô hình AI/ML vì dữ liệu là huyết mạch của các mô hình này. Để làm được điều này, doanh nghiệp cần một chiến lược quản lý dữ liệu vững chắc cho phép họ lưu trữ, xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực. Các doanh nghiệp cũng phải đảm bảo rằng dữ liệu của họ đáng tin cậy, chính xác và an toàn.

Bằng cách tận dụng những khả năng này, các doanh nghiệp có thể thúc đẩy sự phát triển và thành công của các sáng kiến AI/ML của mình và luôn dẫn đầu trong cuộc cạnh tranh trong thời đại kỹ thuật số.

Xây dựng và đào tạo các mô hình AI như thế nào?

Để xây dựng và đào tạo các mô hình AI, trước tiên chúng ta cần xác định mục đích và lựa chọn mục tiêu của mô hình. Các bước còn lại sẽ được hướng dẫn theo mục đích mà mô hình hướng tới.
Làm việc với chuyên gia về chủ đề này để đánh giá chất lượng của dữ liệu. Với việc nắm bắt kỹ lưỡng dữ liệu thu thập được, dữ liệu đầu vào phải chính xác và không có sai sót. Thông tin này sẽ được sử dụng để đào tạo mô hình. Những dữ liệu này phải chính xác và nhất quán, đồng thời chúng cần phải phù hợp với mục đích mà AI hướng tới.
Chọn thuật toán AI hoặc thiết kế mô hình lý tưởng như cây quyết định, vector machines và các kỹ thuật phổ biến khác được sử dụng để đào tạo mô hình AI.
Sử dụng dữ liệu đã được làm sạch và chuẩn bị để đào tạo mô hình. Điều này thường đòi hỏi phải đưa đầu vào vào thuật toán đã chọn và sử dụng một kỹ thuật gọi là lan truyền ngược để điều chỉnh cài đặt của mô hình và tăng hiệu quả.
Kiểm tra tính chính xác của mô hình được đào tạo và thực hiện bất kỳ chỉnh sửa cần thiết nào. Điều này có thể đòi hỏi phải thử nghiệm mô hình trên một bộ dữ liệu khác và đánh giá xem nó dự đoán kết quả thực tế tốt như thế nào.
Khi mô hình hoạt động ở mức độ chính xác thích hợp, hãy tinh chỉnh nó và lặp lại quy trình đào tạo. Điều này có thể đòi hỏi phải sửa đổi các siêu tham số của mô hình, chẳng hạn như tốc độ học tập hoặc sử dụng các kỹ thuật như chính quy hóa để ngăn chặn việc trang bị quá mức.
Nói chung, đào tạo một mô hình AI bao gồm sự kết hợp giữa chuyên môn trong lĩnh vực liên quan, sự quen thuộc với các thuật toán và kỹ thuật học máy cũng như ý định thử nghiệm và lặp lại để nâng cao hiệu suất của mô hình.

Tính thiên vị của dữ liệu trong mô hình AI là gì?

Khả năng sai lệch có hệ thống và sự không công bằng trong dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình AI được gọi là sai lệch dữ liệu trong các mô hình AI. Nếu dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình chứa dữ liệu đầu vào sai lệch hoặc không đại diện cho mẫu hoặc đối tượng mà dữ liệu đó sẽ được áp dụng thì dự đoán có thể trở nên không chính xác hoặc mang tính thiên vị. Kết quả là, mô hình có thể đối xử bất lợi và phân biệt đối xử với một số người. Để loại bỏ sai lệch dữ liệu, điều quan trọng là phải có bộ dữ liệu rộng và mang tính đại diện trong khi đào tạo các mô hình AI và khả năng mô hình AI chia sẻ bài học từ các bộ dữ liệu khác nhau để giảm sai lệch và tăng độ chính xác của mô hình.

Cách duy trì quyền riêng tư dữ liệu trong các mô hình AI/ML

Trong các mô hình AI/ML, việc duy trì quyền riêng tư dữ liệu là mối quan tâm hàng đầu và có nhiều công nghệ cũng như phương pháp tốt để đảm bảo điều đó.

Mã hóa dữ liệu: Mã hóa dữ liệu là một bước cơ bản để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trong các mô hình AI/ML. Để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi bị truy cập không mong muốn, doanh nghiệp cần các giải pháp mã hóa cho dữ liệu cả khi truyền và khi lưu trữ.

Ẩn danh dữ liệu: Việc loại bỏ thông tin nhận dạng cá nhân (PII) khỏi tập dữ liệu được gọi là ẩn danh dữ liệu. Doanh nghiệp cần các giải pháp bảo vệ thông tin khách hàng trong khi vẫn cấp cho các mô hình AI/ML quyền truy cập vào thông tin họ yêu cầu để hoạt động.

Kiểm soát truy cập: Doanh nghiệp cần các giải pháp kiểm soát truy cập cho phép doanh nghiệp điều chỉnh khả năng truy cập vào dữ liệu nhạy cảm, đảm bảo rằng chỉ những người được ủy quyền mới có thể truy cập dữ liệu đó.

Tuân thủ: Việc giữ dữ liệu ở chế độ riêng tư trong các mô hình AI/ML đòi hỏi phải xem xét cẩn thận việc tuân thủ. Các doanh nghiệp cần các sản phẩm tuân theo các phương pháp hay nhất về tuân thủ để đảm bảo rằng doanh nghiệp tuân thủ các luật về quyền riêng tư dữ liệu như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) và Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA).

Các giải pháp kiểm tra và ghi nhật ký cho phép doanh nghiệp theo dõi ai có quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm, đảm bảo rằng mọi vi phạm tiềm ẩn đều được phát hiện và khắc phục nhanh chóng.

Các doanh nghiệp có thể bảo vệ tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm và giữ niềm tin của khách hàng cũng như các bên liên quan bằng cách tận dụng các giải pháp và biện pháp thực hành tốt nhất về bảo mật dữ liệu.

Làm cách nào để tăng độ chính xác trong mô hình AI/ML?

Việc tăng độ chính xác trong các mô hình AI/ML là mối quan tâm hàng đầu và có một số chiến lược cũng như phương pháp tốt nhất để đạt được mục tiêu này.

Chất lượng dữ liệu: Chất lượng dữ liệu là yếu tố quan trọng quyết định độ chính xác của mô hình AI/ML. Các giải pháp quản lý chất lượng dữ liệu có thể đảm bảo rằng các bộ dữ liệu đầy đủ, chính xác và nhất quán. Điều này cho phép các mô hình AI/ML học hỏi từ dữ liệu chất lượng cao và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Quản lý chất lượng dữ liệu bao gồm:

Làm sạch dữ liệu: quá trình loại bỏ sự không nhất quán, trùng lặp và lỗi khỏi các tập dữ liệu.
Chuẩn hóa dữ liệu: quá trình chuyển đổi dữ liệu sang định dạng chung.
Làm giàu dữ liệu: quá trình thêm dữ liệu bổ sung vào tập dữ liệu.
Xác thực dữ liệu: quá trình kiểm tra tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu.
Quản trị dữ liệu: quy trình quản lý chất lượng, bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu.

Kỹ thuật lập feature: Là quá trình biến dữ liệu thô thành các feature mà mô hình AI/ML có thể sử dụng. Trực quan hóa dữ liệu, lựa chọn feature, giảm kích thước, chia tỷ lệ feature và trích xuất tính năng đều là các phương pháp của kỹ thuật lập feature hiệu quả có thể làm tăng đáng kể độ chính xác của mô hình.

Lựa chọn mô hình: Việc chọn mô hình AI/ML tốt nhất cho một nhiệm vụ cụ thể là điều cần thiết để cải thiện độ chính xác. Có một số mô hình để bạn lựa chọn, chẳng hạn như cây quyết định, hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính và mô hình học sâu. Điều quan trọng là chọn một mô hình có tỷ lệ chính xác cao phù hợp với vấn đề hiện tại.

Tinh chỉnh siêu tham số (hyperparameter): Siêu tham số là các cài đặt được thực hiện trước khi đào tạo mô hình AI/ML. Độ chính xác của mô hình có thể bị ảnh hưởng đáng kể bởi việc lựa chọn các siêu tham số. Các doanh nghiệp có thể tự động điều chỉnh siêu tham số bằng các giải pháp điều chỉnh siêu tham số của HPE, cải thiện độ chính xác của mô hình.

Xác thực mô hình: Chính quy hóa mô hình là quá trình giảm tình trạng trang bị quá mức trong các mô hình AI/ML. Trang bị quá mức là tình trạng khi một mô hình hoạt động kém trên dữ liệu mới vì nó quá phức tạp. Chính quy hóa L1 và L2 là hai phương pháp chính quy hóa mô hình có thể hỗ trợ trong việc giảm tình trạng trang bị quá mức và nâng cao độ chính xác của mô hình. Các doanh nghiệp có thể đánh giá tính chính xác mô hình của họ và phát hiện mọi vấn đề có thể xảy ra với sự trợ giúp của các công cụ và phương pháp tốt nhất để xác thực mô hình.

Khách hàng triển khai các mô hình AI như thế nào?

Có nhiều cách để triển khai mô hình AI và cách tiếp cận cụ thể sẽ phụ thuộc vào loại mô hình mà người dùng đang làm việc và mục tiêu muốn đạt được. Một số chiến lược phổ biến để triển khai mô hình AI bao gồm:

Lưu trữ mô hình trên một máy chủ chuyên dụng hoặc nền tảng đám mây, nơi mô hình có thể được truy cập thông qua API hoặc giao diện khác. Cách tiếp cận này thường được sử dụng khi mô hình cần có sẵn để dự đoán hoặc suy luận theo thời gian thực.
Nhúng mô hình trực tiếp vào thiết bị hoặc ứng dụng, cho phép mô hình đưa ra dự đoán hoặc suy luận về dữ liệu cục bộ mà không cần kết nối mạng. Đây là cách tiếp cận phổ biến để triển khai các mô hình trên các thiết bị biên hoặc trong các ứng dụng có độ trễ thấp là quan trọng.
Đóng gói mô hình vào một vùng chứa, chẳng hạn như vùng chứa Docker, cho phép mô hình dễ dàng triển khai và hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau. Cách tiếp cận này có thể hữu ích cho việc triển khai các mô hình một cách nhất quán và có thể tái tạo.

Bất kể phương pháp nào, điều quan trọng là phải kiểm tra và xác minh kỹ lưỡng mô hình trước khi triển khai để đảm bảo mô hình hoạt động như dự kiến.

Mô hình AI và HPE

HPE hiểu rõ về công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Với chiến lược thực tế đã được chứng minh, các giải pháp đã được xác minh, cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa cho AI và các giải pháp ML Ops, doanh nghiệp có thể giảm độ phức tạp và nhận ra giá trị của dữ liệu nhanh hơn, mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh.

The HPE Machine Learning Development System là hệ thống chìa khóa trao tay kết hợp máy chủ hiệu suất cao, máy gia tốc và phần mềm đào tạo và phát triển mô hình trong cơ sở hạ tầng AI được tối ưu hóa. Được hỗ trợ bởi các dịch vụ hỗ trợ và cài đặt chuyên nghiệp. Đây là giải pháp chìa khóa trao tay AI có quy mô lớn để phát triển mô hình.
HPE Swarm Learning là một khuôn khổ bảo vệ quyền riêng tư, phi tập trung để thực hiện đào tạo mô hình học máy tại nguồn dữ liệu. HPE Swarm Learning giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu, quyền sở hữu dữ liệu và hiệu quả bằng cách giữ dữ liệu cục bộ và chỉ chia sẻ thông tin tìm hiểu, dẫn đến các mô hình ưu việt với ít sai lệch hơn. Một blockchain ứng dụng cũng được HPE Swarm Learning sử dụng để đăng ký thành viên một cách an toàn và bầu chọn người lãnh đạo theo cách phi tập trung, mang lại khả năng phục hồi và bảo mật.
Determined AI, một nền tảng đào tạo học máy nguồn mở được HPE mua vào tháng 6 năm 2021, làm nền tảng cho môi trường phát triển học máy HPE. Để thực hiện, mở rộng quy mô và chia sẻ thử nghiệm một cách dễ dàng, người tạo mô hình có thể bắt đầu đào tạo mô hình của họ trên phiên bản nguồn mở của Determined AI.
Nền tảng HPE GreenLake cung cấp dịch vụ đám mây ML cấp doanh nghiệp cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng thiết kế, đào tạo và triển khai các mô hình ML từ thí điểm đến sản xuất, ở mọi quy mô để mang lại lợi ích của ML và khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp .
HPE Ezmeral ML Ops mang đến cho doanh nghiệp tốc độ và sự linh hoạt như DevOps ở mọi giai đoạn của vòng đời ML bằng cách chuẩn hóa các quy trình và cung cấp các công cụ đóng gói sẵn để thiết kế, đào tạo, triển khai và giám sát quy trình học máy.
HPE SmartSIM có thể giúp xác định đạo văn trong nội dung bằng văn bản, ứng dụng phần mềm SmartSim sử dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó nhằm mục đích đánh giá văn bản và tìm ra điểm tương đồng giữa nó với các thông tin khác đã được xuất bản trực tuyến hoặc trong cơ sở dữ liệu trình duyệt. Chương trình có thể được sử dụng để xác minh tính xác thực của các bài báo học thuật, tài liệu nghiên cứu và các tài liệu bằng văn bản khác. Nó phục vụ như một công cụ để tránh đạo văn và cung cấp tài liệu gốc.

▪ Bảng giá máy chủ HPE chính hãng

____
Bài viết liên quan