Начать работу сегодня

Организации все чаще обращаются к технологиям глубокого обучения, поскольку они позволяют компьютерам самостоятельно обучаться и выполнять задачи с минимальным контролем со стороны человека, что дает огромные преимущества как в научной сфере, так и в промышленности. В отличие от традиционного машинного обучения, технологии глубокого обучения пытаются имитировать процессы обучения и обработки информации в человеческом мозге за счет создания искусственных нейронных сетей, которые способны обнаруживать в данных сложные концепции и взаимосвязи. Модели глубокого обучения совершенствуются за счет распознавания сложных шаблонов в изображениях, текстах, звуках и других данных для повышения точности анализа и прогнозирования.

 

Использование облачных вычислений для глубокого обучения позволяет с легкостью обрабатывать большие пакеты данных для обучения алгоритмов и управлять ими. Кроме того, это повышает эффективность масштабирования моделей глубокого обучения и снижает затраты за счет использования вычислительных ресурсов графических процессоров. Технологии глубокого обучения в облаке при опоре на распределенные сети позволяют ускорить проектирование, разработку и обучение приложений.

начало работы с системами глубокого обучения

Алгоритмы глубокого обучения разработаны с расчетом на быстрое обучение. Использование кластеров графических и центральных процессоров для выполнения сложных матричных операций в рамках задач, требующих большого количества вычислений, позволяет пользователям ускорить обучение моделей. Затем эти модели глубокого обучения можно развертывать для обработки больших массивов данных с получением все более релевантных результатов.

обучение с помощью учебных пособий

Нейронные сети глубокого обучения идеально подходят для использования возможностей нескольких процессоров. Они обеспечивают прозрачное и эффективное распределение рабочих нагрузок между различным количеством процессоров разного типа. Доступность широкого спектра ресурсов по требованию в облаке позволяет практически без ограничений развертывать ресурсы для работы с моделями глубокого обучения при любом масштабе.

 

получение пакетов данных для машинного обучения

Платформы глубокого обучения, такие как Apache MXNet, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch и Keras, можно запускать в облаке. Это позволяет применять пакетные библиотеки алгоритмов глубокого обучения, наиболее подходящие для конкретного примера использования, будь то веб-сайты, мобильные приложения или подключенные устройства.

 

Технологии глубокого обучения хорошо подходят для широкого спектра примеров использования искусственного интеллекта.

Обучение алгоритмов с помощью миллионов маркированных изображений позволяет нейронным сетям глубокого обучения успешно распознавать объекты с точностью на уровне человека или даже выше. Это дает возможность внедрять продвинутые функции, например быстрое распознавание лиц.

Подробнее об Amazon Rekognition >

Разнообразие акцентов и структур человеческой речи затрудняет машинное распознавание. Алгоритмы глубокого обучения помогают проще определять смысл сказанного. Эта возможность применяется сегодня в Amazon Alexa и других виртуальных помощниках.

Подробнее об Amazon Transcribe >

Глубокое обучение помогает компьютерам понимать смысл обычных разговоров, в которых тон и контекст имеют решающее значение для передачи невысказанного смысла. С помощью алгоритмов, способных распознавать эмоции, автоматизированные системы, такие как боты клиентской поддержки, могут правильно определять смысл речи пользователя и давать полезные ответы.

Подробнее об Amazon Lex >

Одним из первых успехов в сфере глубокого обучения стало создание систем, способных отслеживать пользовательскую активность для формирования персональных рекомендаций. Сравнение совокупной активности множества пользователей позволяет системам глубокого обучения распознавать даже совершенно новые объекты, способные заинтересовать того или иного пользователя.

Подробнее об Apache MXNet >

600x400_Netflix_Logo
edmunds-logo
600x400_Claire_Logo
600x400_UCLA_Logo
600x400_zendesk_logo
600x400_Pinterest_Logo
scdm-dl-logo

Узнайте, как SCDM Financial получает полезную аналитическую информацию с помощью технологий глубокого обучения. Подробнее >

tusimple-dl-logo

Узнайте, как TuSimple разрабатывает искусственный интеллект с возможностями глубокого обучения для автономных автомобилей. Подробнее >

Начать работу с глубоким обучением с помощью образа AWS Deep Learning AMI очень просто. Образы AMI доступны для Linux и Ubuntu. Их можно быстро запустить из AWS Marketplace. Вы получаете стабильную, надежную и высокопроизводительную среду исполнения для запуска приложений с функциями глубокого обучения и можете выбирать между графическими процессорами для широкомасштабного обучения или обычными ЦПУ для обслуживания логических выводов.