Unternehmen interessieren sich zunehmend für Deep Learning, weil es Computern ermöglicht, selbständig zu lernen und Aufgaben mit wenig Aufsicht zu übernehmen, was außerordentliche Vorteile für Wissenschaft und Industrie verspricht. Im Gegensatz zum traditionellen maschinellen Lernen versucht Deep Learning, die Art und Weise zu simulieren, wie unser Gehirn lernt und Informationen verarbeitet, indem es künstliche "neuronale Netze" schafft, die komplizierte Konzepte und Beziehungen aus Daten extrahieren können. Deep Learning-Modelle verbessern sich durch komplexe Mustererkennung in Bildern, Texten, Tönen und anderen Daten, um genauere Erkenntnisse und Vorhersagen zu liefern.
Der Einsatz von Cloud-Computing für Deep Learning ermöglicht die einfache Erfassung und Verwaltung großer Datensätze zum Trainieren von Algorithmen sowie die effiziente und kostengünstige Skalierung von Deep Learning-Modellen, indem GPU-Prozessorleistung genutzt wird. Durch die Nutzung verteilter Netzwerke können Sie mit Deep Learning in der Cloud Anwendungen schneller entwerfen, entwickeln und trainieren.
Deep-Learning-Algorithmen sind darauf ausgelegt, schnell zu lernen. Durch die Verwendung von Clustern aus GPUs und CPUs zur Durchführung komplexer Matrixoperationen bei rechenintensiven Aufgaben können Anwender das Training von Deep Learning-Modellen beschleunigen. Diese Modelle können dann eingesetzt werden, um große Datenmengen zu verarbeiten und immer relevantere Ergebnisse zu liefern.
Neuronale Deep Learning-Netzwerke sind ideal dazu geeignet, mehrerer Prozessoren zu nutzen und die Arbeitslasten nahtlos und effizient auf verschiedene Prozessortypen und -mengen zu verteilen. Mit der großen Auswahl an On-Demand-Ressourcen, die über die Cloud verfügbar sind, können Sie praktisch unbegrenzte Ressourcen bereitstellen, um Deep Learning-Modelle jeder Größe zu bewältigen.
Deep-Learning-Frameworks wie Apache MXNet, TensorFlow, das Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch und Keras können in der Cloud ausgeführt werden, sodass Sie gebündelte Bibliotheken von Deep-Learning-Algorithmen verwenden können, die für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet sind, egal ob für Web-Geräte, mobile Geräte oder verbundene Geräte.
Deep Learning eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungsfällen im Bereich der künstlichen Intelligenz, wie z. B.:
Durch das Training von Algorithmen mit Millionen von beschrifteten Bildern können neuronale Deep Learning-Netzwerke Themen genauso gut wie oder besser als Menschen identifizieren, was zu fortschrittlichen Funktionen wie der schnellen Gesichtserkennung führt.
Unterschiedliche Sprachmuster und Akzente beim Menschen erschweren die Spracherkennung für Computer. Deep Learning-Algorithmen können leichter erkennen, was gesagt wird. Diese Technik kommt heute in Amazon Alexa und anderen virtuellen Assistenten zum Einsatz.
Deep Learning hilft Computern, gewöhnliche Gespräche zu verstehen, bei denen Ton und Kontext für die Kommunikation unausgesprochener Bedeutungen von entscheidender Bedeutung sind. Mit Algorithmen, die Emotionen erkennen können, können automatisierte Systeme, wie z. B. Customer Service Bots, die Nutzer entschlüsseln und entsprechend auf sie reagieren.
Ein früher Erfolg von Deep Learning war die Entwicklung von Systemen, die die Benutzeraktivität verfolgen, um personalisierte Empfehlungen zu entwickeln. Durch den Vergleich der Gesamtaktivität zahlreicher Benutzer können Deep Learning-Systeme sogar völlig neue Artikel identifizieren, die für einen Benutzer von Interesse sein könnten.
Erfahren Sie, wie TuSimple Deep Learning-Intelligenzen für autonome Fahrzeuge entwickelt. Mehr >
Für den Einstieg in einer vollständig verwalteten Erfahrung können Sie Amazon SageMaker nutzen, eine AWS-Plattform, mit der Modelle für Machine Learning in verschiedenen Dimensionen erstellt, trainiert und bereitgestellt werden können. Sie können außerdem die AWS Deep Learning AMIs verwenden, um benutzerdefinierte Umgebungen und Workflows für das Machine learning zu erstellen.