Deep Learning
Apprentissage profond
De quoi s’agit-il?
L’apprentissage profond est une branche de l’apprentissage automatique qui a gagné en popularité au cours des dernières années grâce à sa capacité à s’autocorriger et à tirer des leçons de ses erreurs sans intervention humaine. Cela est rendu possible par un réseau neuronal artificiel (RNA) multicouche composé de neurones artificiels interconnectés, également appelé réseau neuronal profond (RNP). Il s’« entraîne » par des itérations répétées de prédictions (propagations avant) et de rétroactions (propagations arrière ou « rétropropagations »), puis attribue des « poids » et des « biais » afin d’améliorer davantage la précision de l’algorithme. Le modèle ainsi obtenu est capable d’effectuer une « inférence » et de déterminer avec une grande précision la réponse appropriée à de nouvelles données d’entrée.
L’avènement des processeurs graphiques conçus pour le calcul haute performance (HPC), combiné à la maturité de l’écosystème de l’apprentissage automatique, a favorisé la généralisation des solutions d’apprentissage profond. Cette technologie est particulièrement utile dans le domaine de l’intelligence artificielle, puisqu’elle permet de rendre les services automatisés plus intelligents et plus aptes à comprendre les instructions.
L’avènement des processeurs graphiques conçus pour le calcul haute performance (HPC), combiné à la maturité de l’écosystème de l’apprentissage automatique, a favorisé la généralisation des solutions d’apprentissage profond. Cette technologie est particulièrement utile dans le domaine de l’intelligence artificielle, puisqu’elle permet de rendre les services automatisés plus intelligents et plus aptes à comprendre les instructions.
Pourquoi en avez-vous besoin?
Il est fort probable que vous ayez déjà utilisé une solution d’IA optimisée grâce à l’apprentissage profond. Si vous vous êtes déjà demandé pourquoi un moteur de recherche semble toujours comprendre ce que vous cherchez ou pourquoi une barrière de stationnement sait si vous avez payé ou non, c’est l’apprentissage profond à l’œuvre. De nombreux autres secteurs peuvent également en tirer profit :
Reconnaissance d’images : l’IA peut maintenant identifier les objets dans les images. Cette technologie est notamment utilisée pour mettre au point des véhicules autonomes, mais elle offre aussi d’autres applications remarquables. La reconnaissance de l’écriture manuscrite (HWR) est extrêmement utile dans les centres logistiques très actifs. L’IA peut être entraînée à détecter les premiers signes d’une maladie ou à repérer des corps célestes. Les possibilités sont illimitées.
Traitement automatique du langage naturel (NLP) : de nombreux appareils intelligents offerts sur le marché utilisent le NLP pour comprendre vos commandes vocales. Le NLP convertit la longueur d’onde sonore, la segmentation de la voix et l’intonation de la parole en données numériques qui déclenchent des réponses prédéfinies. Une architecture de réseau neuronal artificiel (ANN) appelée mémoire à long et court terme (LSTM) peut être utilisée pour réduire davantage le taux d’erreur des mots (WER) de la reconnaissance vocale.
Systèmes de recommandation : les plateformes de médias en ligne et les sites de commerce électronique utilisent l’apprentissage profond pour évaluer vos préférences et vous recommander du contenu ou des produits. Les systèmes classiques de filtrage collaboratif (CF) sont complétés par l’IA afin d’évaluer le comportement réel des utilisateurs et de permettre un marketing de précision.
Reconnaissance d’images : l’IA peut maintenant identifier les objets dans les images. Cette technologie est notamment utilisée pour mettre au point des véhicules autonomes, mais elle offre aussi d’autres applications remarquables. La reconnaissance de l’écriture manuscrite (HWR) est extrêmement utile dans les centres logistiques très actifs. L’IA peut être entraînée à détecter les premiers signes d’une maladie ou à repérer des corps célestes. Les possibilités sont illimitées.
Traitement automatique du langage naturel (NLP) : de nombreux appareils intelligents offerts sur le marché utilisent le NLP pour comprendre vos commandes vocales. Le NLP convertit la longueur d’onde sonore, la segmentation de la voix et l’intonation de la parole en données numériques qui déclenchent des réponses prédéfinies. Une architecture de réseau neuronal artificiel (ANN) appelée mémoire à long et court terme (LSTM) peut être utilisée pour réduire davantage le taux d’erreur des mots (WER) de la reconnaissance vocale.
Systèmes de recommandation : les plateformes de médias en ligne et les sites de commerce électronique utilisent l’apprentissage profond pour évaluer vos préférences et vous recommander du contenu ou des produits. Les systèmes classiques de filtrage collaboratif (CF) sont complétés par l’IA afin d’évaluer le comportement réel des utilisateurs et de permettre un marketing de précision.
En quoi GIGABYTE peut-elle vous aider?
De nombreuses entreprises se heurtent au même problème lorsqu’elles s’intéressent à l’apprentissage profond : elles ne savent pas par où commencer. GIGABYTE propose des solutions matérielles et logicielles pour offrir une solution d’apprentissage profond complète et intégrée.
Matériel : les serveurs GPU de la gamme G regroupent plusieurs cartes GPU dans un châssis compact à haute densité afin de fournir des solutions de calcul haute performance évolutives pour l’IA et l’apprentissage profond. Les techniques de calcul parallèle permettent de traiter les données d’image à très haute vitesse. Par exemple, un développeur de renommée mondiale spécialisé dans les technologies de conduite autonome utilise le GIGABYTE G291-281 pour entraîner ses véhicules autonomes.
Logiciels : le Myelintek MLSteam DNN Training System, qui fait partie de la solution GIGABYTE DNN Training Appliance, est une plateforme clé en main pour l’entraînement des réseaux neuronaux profonds. Elle comprend un environnement matériel et logiciel préchargé, vérifié et optimisé, intégrant plusieurs frameworks et bibliothèques populaires d’apprentissage profond. Son interface graphique est accessible dans un navigateur, ce qui vous permet de surveiller l’état du système et les résultats de l’entraînement. Le serveur GPU GIGABYTE de la gamme G constitue le système dorsal de la solution et prend en charge l’une des configurations de cartes GPU les plus denses du marché.
Matériel : les serveurs GPU de la gamme G regroupent plusieurs cartes GPU dans un châssis compact à haute densité afin de fournir des solutions de calcul haute performance évolutives pour l’IA et l’apprentissage profond. Les techniques de calcul parallèle permettent de traiter les données d’image à très haute vitesse. Par exemple, un développeur de renommée mondiale spécialisé dans les technologies de conduite autonome utilise le GIGABYTE G291-281 pour entraîner ses véhicules autonomes.
Logiciels : le Myelintek MLSteam DNN Training System, qui fait partie de la solution GIGABYTE DNN Training Appliance, est une plateforme clé en main pour l’entraînement des réseaux neuronaux profonds. Elle comprend un environnement matériel et logiciel préchargé, vérifié et optimisé, intégrant plusieurs frameworks et bibliothèques populaires d’apprentissage profond. Son interface graphique est accessible dans un navigateur, ce qui vous permet de surveiller l’état du système et les résultats de l’entraînement. Le serveur GPU GIGABYTE de la gamme G constitue le système dorsal de la solution et prend en charge l’une des configurations de cartes GPU les plus denses du marché.
