Deep Learning
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der in den vergangenen Jahren aufgrund seiner Fähigkeit an Bedeutung gewonnen hat, sich ohne menschliches Eingreifen selbst zu korrigieren und aus Fehlern zu lernen. Möglich wird dies durch ein mehrschichtiges künstliches neuronales Netzwerk (KNN) aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, das auch als tiefes neuronales Netzwerk (DNN) bezeichnet wird. Es „trainiert“ sich durch wiederholte Iterationen aus Vorhersagen (Forward Propagation) und Rückmeldungen (Backward Propagation oder „Backpropagation“) selbst und weist anschließend „Gewichte“ und „Bias-Werte“ zu, um die Genauigkeit des Algorithmus weiter zu verbessern. Das resultierende Modell kann auf zukünftige Eingaben mit hoher Präzision die korrekte Antwort mittels Inferenz ermitteln.
Das Aufkommen von GPUs, die für High-Performance Computing (HPC) entwickelt wurden, sowie die zunehmende Reife des Machine-Learning-Ökosystems haben zur weiten Verbreitung von Deep-Learning-Lösungen geführt. Dies ist insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz von Nutzen, da automatisierte Services dadurch intelligenter werden und Anweisungen besser verstehen.
Das Aufkommen von GPUs, die für High-Performance Computing (HPC) entwickelt wurden, sowie die zunehmende Reife des Machine-Learning-Ökosystems haben zur weiten Verbreitung von Deep-Learning-Lösungen geführt. Dies ist insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz von Nutzen, da automatisierte Services dadurch intelligenter werden und Anweisungen besser verstehen.
Warum benötigen Sie es?
Wahrscheinlich sind Sie bereits mit KI in Berührung gekommen, die mithilfe von Deep Learning optimiert wird. Falls Sie sich schon einmal gefragt haben, warum eine Suchmaschine scheinbar immer versteht, wonach Sie suchen, oder warum eine Schranke auf einem Parkplatz erkennt, ob Sie bezahlt haben, dann ist Deep Learning dafür verantwortlich. Auch viele andere Branchen können davon profitieren:
Bilderkennung: KI kann inzwischen Objekte in Bildern identifizieren. Diese Technologie wird bekanntermaßen für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge eingesetzt, bietet aber auch zahlreiche weitere beeindruckende Anwendungsmöglichkeiten. Die Handschrifterkennung (HWR) ist in stark ausgelasteten Logistikzentren äußerst hilfreich. KI kann darauf trainiert werden, frühe Anzeichen von Krankheiten zu erkennen oder Himmelskörper aufzuspüren. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Viele auf dem Markt erhältliche intelligente Geräte nutzen NLP, um gesprochene Befehle zu verstehen. NLP wandelt Schallwellenlänge, Sprachsegmentierung und Sprechintonation in digitale Daten um, die vordefinierte Reaktionen auslösen. Eine ANN-Architektur namens Long Short-Term Memory (LSTM) kann eingesetzt werden, um die Wortfehlerrate (WER) der Spracherkennung weiter zu senken.
Empfehlungssysteme: Online-Medienplattformen und E-Commerce-Websites nutzen Deep Learning, um Ihre Präferenzen zu ermitteln und Ihnen Inhalte oder Produkte zu empfehlen. Herkömmliche kollaborative Filtersysteme (CF) werden durch KI ergänzt, sodass das tatsächliche Nutzerverhalten ausgewertet und präzises Marketing ermöglicht werden kann.
Bilderkennung: KI kann inzwischen Objekte in Bildern identifizieren. Diese Technologie wird bekanntermaßen für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge eingesetzt, bietet aber auch zahlreiche weitere beeindruckende Anwendungsmöglichkeiten. Die Handschrifterkennung (HWR) ist in stark ausgelasteten Logistikzentren äußerst hilfreich. KI kann darauf trainiert werden, frühe Anzeichen von Krankheiten zu erkennen oder Himmelskörper aufzuspüren. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Viele auf dem Markt erhältliche intelligente Geräte nutzen NLP, um gesprochene Befehle zu verstehen. NLP wandelt Schallwellenlänge, Sprachsegmentierung und Sprechintonation in digitale Daten um, die vordefinierte Reaktionen auslösen. Eine ANN-Architektur namens Long Short-Term Memory (LSTM) kann eingesetzt werden, um die Wortfehlerrate (WER) der Spracherkennung weiter zu senken.
Empfehlungssysteme: Online-Medienplattformen und E-Commerce-Websites nutzen Deep Learning, um Ihre Präferenzen zu ermitteln und Ihnen Inhalte oder Produkte zu empfehlen. Herkömmliche kollaborative Filtersysteme (CF) werden durch KI ergänzt, sodass das tatsächliche Nutzerverhalten ausgewertet und präzises Marketing ermöglicht werden kann.
Wie unterstützt GIGABYTE?
Viele Unternehmen stehen bei der Einführung von Deep Learning vor demselben Problem: Sie wissen nicht, wo sie anfangen sollen. GIGABYTE bietet sowohl Hardware als auch Software und damit eine umfassende Deep-Learning-Lösung aus einer Hand.
Hardware: G-Series GPU-Server integrieren mehrere GPU-Karten in ein kompaktes Gehäuse mit hoher Packungsdichte und ermöglichen skalierbare HPC-Lösungen für KI und Deep Learning. Verfahren des parallelen Rechnens verarbeiten Bilddaten mit sehr hoher Geschwindigkeit. So setzt beispielsweise ein weltweit renommierter Entwickler autonomer Fahrtechnologien den GIGABYTE G291-281 zum Trainieren seiner selbstfahrenden Fahrzeuge ein.
Software: Das Myelintek MLSteam DNN Training System ist Bestandteil der DNN Training Appliance von GIGABYTE und eine schlüsselfertige Plattform für das Training neuronaler Netze. Die Plattform umfasst eine vorinstallierte, verifizierte und optimierte Hard- und Softwareumgebung mit mehreren gängigen Deep-Learning-Frameworks und -Bibliotheken. Die grafische Benutzeroberfläche ist browserbasiert und ermöglicht die Überwachung des Systemzustands und der Trainingsergebnisse. Als Backend dient der GIGABYTE G-Series GPU-Server, der eine der Konfigurationen mit der höchsten GPU-Kartendichte auf dem Markt unterstützt.
Hardware: G-Series GPU-Server integrieren mehrere GPU-Karten in ein kompaktes Gehäuse mit hoher Packungsdichte und ermöglichen skalierbare HPC-Lösungen für KI und Deep Learning. Verfahren des parallelen Rechnens verarbeiten Bilddaten mit sehr hoher Geschwindigkeit. So setzt beispielsweise ein weltweit renommierter Entwickler autonomer Fahrtechnologien den GIGABYTE G291-281 zum Trainieren seiner selbstfahrenden Fahrzeuge ein.
Software: Das Myelintek MLSteam DNN Training System ist Bestandteil der DNN Training Appliance von GIGABYTE und eine schlüsselfertige Plattform für das Training neuronaler Netze. Die Plattform umfasst eine vorinstallierte, verifizierte und optimierte Hard- und Softwareumgebung mit mehreren gängigen Deep-Learning-Frameworks und -Bibliotheken. Die grafische Benutzeroberfläche ist browserbasiert und ermöglicht die Überwachung des Systemzustands und der Trainingsergebnisse. Als Backend dient der GIGABYTE G-Series GPU-Server, der eine der Konfigurationen mit der höchsten GPU-Kartendichte auf dem Markt unterstützt.
