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 обучающим алгоритмам с легкостью обрабатывать большие наборы данных 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 использовании распределенных сетей позволяют ускорить проектирование и разработку приложений, а также обучение работе с ними.
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 изучение моделей глубокого обучения. Затем эти модели глубокого обучения можно развертывать для обработки больших массивов данных с получением все более подходящих результатов.
Нейронные сети глубокого обучения идеально подходят для использования возможностей множества процессоров. Они обеспечивают незаметное 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.
В облаке можно запускать платформы глубокого обучения, такие как Apache MXNet, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch и Keras. 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.
Обучающие алгоритмы с миллионами маркированных изображений позволяют нейронным сетям глубокого обучения успешно распознавать объекты с точностью, присущей человеку, или даже выше. Это дает возможность внедрять усовершенствованные возможности, например быстрое распознавание лиц.
Разнообразие акцентов и особенностей человеческой речи затрудняет машинное распознавание. Алгоритмы глубокого обучения помогают быстрее определять смысл сказанного. Эта возможность применяется сегодня в Amazon Alexa и других виртуальных помощниках.
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 службы поддержки клиентов, могут правильно определять смысл сказанного пользователями и давать полезные ответы.
Одним из первых успешных достижений 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 абсолютно новые элементы, способные заинтересовать того или иного пользователя.
Узнайте о том, как TuSimple разрабатывает интеллектуальные системы с возможностями глубокого обучения для автономных транспортных средств. Подробнее >
Начать работу можно с помощью полностью управляемого решения Amazon SageMaker – платформы AWS для простого и быстрого создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в любом масштабе. Можно также использовать AWS Deep Learning AMI для разработки пользовательских сред и рабочих процессов для машинного обучения.