Public & Private Cloud Deep Learning
Chúng ta biết đến NTCCLoud có thể thiết kế và cung cấp các nền tảng Deep Learning có thể mở rộng trong Cloud, nhưng Deep Learning là gì?
Phần 1./ Học sâu là viết dịch nghĩa của Deep Learning, vậy Deep Learning là gì?
Deep learning là một trong những từ sau đó hoặc thế giới ICT ngày nay và thường được xem như là một phần của vòng cung Hiệu suất cao hơn, nhưng thường được sử dụng thay thế cho AI (Trí tuệ nhân tạo) và Học Máy (Machine Learning).
Vậy trí tuệ nhân tạo AI , học máy (machine learning) và học tập sâu sắc (deep learning) hơn chi tiết hơn là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI), đã được đặt ra trong thời cổ đại và được sử dụng trong huyền thoại để chế tạo ra các vị thần, đã được phục hồi sau sự xuất hiện của máy móc mã hoá và máy tính trong Thế chiến II đã được tạo ra các máy tính Colossus 1943-1945 được sử dụng cho Enigma phá mã. Sau đó nghiên cứu về AI đã được thành lập tại một hội thảo vào mùa hè năm 1956 tại trường Đại học Dartmouth, Hanover - New Hampshire, Hoa Kỳ, nơi mà lĩnh vực này cũng được biết đến như là các lĩnh vực như
- Máy tư duy
- Học máy và học tập sâu
Học máy (Machine Learning - MLM) là thuật ngữ đã được sử dụng từ những năm 1970 và 1980, và định nghĩa một quá trình mà máy móc hoặc máy móc truy cập các tập dữ liệu lớn với các thuật toán lập trình cụ thể để tự học và trở nên thông minh hơn khi nhận ra các thông tin cụ thể. Họ học hỏi từ các tìm kiếm trước đây của họ để hoàn thành nhiệm vụ của họ nhanh hơn hoặc hiệu quả hơn, bằng cách sử dụng thuật toán.
Học tập sâu, máy học tập, học tập sâu, AI, ML, DP, GPU, lịch sử, phát triển
Học tập sâu sắc là một phần của Học máy là một trong nhiều khía cạnh của Trí tuệ nhân tạo.
Do đó Deep Learning là một loại phụ của Học máy vì nó có chức năng này một bước xa hơn. Học tập sâu là một chi nhánh mới và cụ thể của Học máy với trọng tâm để giải quyết các vấn đề thế giới thực và thách thức với các mạng thần kinh được thiết kế để bắt chước một quá trình ra quyết định cụ thể của con người. Các mạng nơ ron đã được huấn luyện này sau đó được gọi là Mạng nơ ron sâu (DNN). Các mạng logic này sau đó có khả năng xử lý các tập dữ liệu rất lớn và xác định và phân loại thông tin với xác suất và độ chính xác cao ở tốc độ rất cao nhưng vẫn cải tiến DNN khi chúng tiếp tục học và sàng lọc thông tin. Tuy nhiên Deep Learning có thể được áp dụng cho hầu hết các loại thông tin hoặc dữ liệu, từ hình ảnh, video sang âm thanh, giọng nói và ngôn ngữ, có nghĩa là nó có tiềm năng rất lớn trong việc giải quyết vấn đề trên thế giới hiện nay và tương lai.
Một số ví dụ về các ứng dụng học tập sâu, dưới đây là một vài ví dụ về những gì Deep Learnings có thể mang lại:
Phân tích cảnh quay video trong thời gian thực để phân tích vật liệu xây dựng, đồ vật người và phương tiện. Điều này có thể giúp tối ưu hóa luồng giao thông, ngăn ngừa tội phạm và tạo ra các thành phố mạnh khỏe hơn.
Giúp ngăn ngừa nghèo đói toàn cầu bằng cách kết hợp hình ảnh vệ tinh với việc học sâu. Bằng cách này các chỉ số kinh tế xã hội về nghèo đói có thể được xác định và dự đoán trước khi các tín hiệu phản động truyền thống được cung cấp.
Tự động màu các ảnh đen trắng và phim. Sử dụng công nhận hình ảnh và mạng nơ ron convolution rất lớn, Deep Learning có thể thay thế màu sắc, phân loại, chiều sâu, bóng và các chuyển động
Chuyên môn của chúng tôi - Cloud Deep Learning, Làm thế nào để Quy mô.
Một nền tảng thử nghiệm học tập sâu, chứng minh khái niệm (POC) hoặc sản phẩm tối thiểu (MVP) khá dễ dàng để xây dựng và chạy trong phòng thí nghiệm, trong văn phòng hoặc thậm chí ở nhà. Tuy nhiên những thách thức xảy ra khi bạn cố gắng mở rộng nền tảng Học tập sâu.
Khi mở rộng chi phí phần cứng CNTT bắt đầu tăng, cùng với nhu cầu điện cần thiết cho điện và làm mát. Ngoài ra, có những công cụ phát triển chuyên sâu và các thư viện xung quanh cần thiết để phát triển và mở rộng quy mô theo kiểu tuyến tính để đối phó với nhu cầu lưu trữ và hiệu suất ngày càng tăng. Đây là nơi mà NTCCloud có thể giúp bạn phát triển một giải pháp phù hợp từ một máy trạm duy nhất cho mục đích nghiên cứu và phát triển (R & D) cho đến một siêu cluster với hàng ngàn nút có thể mở rộng theo yêu cầu của bạn.
NTCCloud đang sử dụng tốt nhất công nghệ và là nhà cung cấp không tin tưởng cho phép chúng tôi kết hợp các thành phần tốt nhất trong thế giới IT hoặc gắn bó với một giải pháp từ một nhà cung cấp duy nhất để tích hợp tối đa và tính tương thích của tất cả các thành phần cá nhân. Sự lựa chọn và quy mô là để khách hàng của chúng tôi quyết định.
Để biết thêm thông tin về các sản phẩm Học tập sâu của chúng tôi, vui lòng truy cập trang Học tập sâu , hoặc liên hệ với chúng tôi để thảo luận về dự án của bạn.
Chúng tôi sẽ tiếp tục loạt bài này trong phần tiếp theo của chúng tôi và đề cập đến cách tận dụng tối đa công nghệ NVIDIA CUDA và GPU nói chung cho các dự án nghiên cứu và ứng dụng về Học sâu, Máy học và Nghiên cứu AI.
2 nd Điều trong loạt bài này - “Học sâu và làm thế nào để tận dụng NVIDIA CUDA và GPU”
3 thứ Điều trong loạt bài này - “Quy mô Out và thách thức của Deep Learning”
Theo NTCCloud