Deep Learning
Aprendizaje profundo
¿Qué es?
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que ha cobrado protagonismo en los últimos años gracias a su capacidad para autocorregirse y aprender de los errores sin intervención humana. Esto es posible gracias a una red neuronal artificial (ANN) multicapa compuesta por neuronas artificiales interconectadas, también denominada red neuronal profunda (DNN). Se «entrena» mediante iteraciones repetidas de predicciones (propagaciones hacia delante) y retroalimentación (propagaciones hacia atrás o «backpropagation»), tras lo cual asigna «pesos» y «sesgos» para mejorar aún más la precisión del algoritmo. El modelo resultante puede inferir con gran precisión la respuesta correcta ante futuras entradas.
La aparición de GPU diseñadas para la computación de alto rendimiento (HPC), junto con la madurez del ecosistema de aprendizaje automático, ha propiciado la amplia proliferación de soluciones de aprendizaje profundo. Esto resulta especialmente útil en el campo de la inteligencia artificial, ya que permite que los servicios automatizados sean más inteligentes y comprendan mejor las instrucciones.
La aparición de GPU diseñadas para la computación de alto rendimiento (HPC), junto con la madurez del ecosistema de aprendizaje automático, ha propiciado la amplia proliferación de soluciones de aprendizaje profundo. Esto resulta especialmente útil en el campo de la inteligencia artificial, ya que permite que los servicios automatizados sean más inteligentes y comprendan mejor las instrucciones.
¿Por qué lo necesita?
Es muy probable que ya haya interactuado con sistemas de IA perfeccionados mediante aprendizaje profundo. Si alguna vez se ha preguntado por qué un motor de búsqueda parece entender siempre lo que está buscando o por qué una barrera automática de un aparcamiento sabe si ha pagado o no, la respuesta es el aprendizaje profundo. Muchos otros sectores también pueden beneficiarse de esta tecnología:
Reconocimiento de imágenes: la IA ya puede identificar objetos en imágenes. Esta capacidad se utiliza especialmente en el desarrollo de vehículos autónomos, pero también tiene otras aplicaciones sorprendentes. El reconocimiento de escritura manuscrita (HWR) resulta de gran utilidad en los centros logísticos con un alto volumen de actividad. La IA puede entrenarse para detectar signos tempranos de enfermedades o identificar cuerpos celestes. Las posibilidades son ilimitadas.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): muchos dispositivos inteligentes del mercado utilizan NLP para comprender sus comandos de voz. NLP convierte la longitud de onda del sonido, la segmentación de la voz y la entonación del habla en datos digitales que activan respuestas predefinidas. Una arquitectura de redes neuronales artificiales (ANN) denominada memoria a corto y largo plazo (LSTM) puede utilizarse para reducir aún más la tasa de error de palabras (WER) del reconocimiento de voz.
Sistemas de recomendación: las plataformas de medios digitales y los sitios web de comercio electrónico utilizan el aprendizaje profundo para evaluar sus preferencias y recomendarle contenido o productos. Los sistemas convencionales de filtrado colaborativo (CF) se complementan con IA para evaluar el comportamiento real de los usuarios y permitir un marketing de precisión.
Reconocimiento de imágenes: la IA ya puede identificar objetos en imágenes. Esta capacidad se utiliza especialmente en el desarrollo de vehículos autónomos, pero también tiene otras aplicaciones sorprendentes. El reconocimiento de escritura manuscrita (HWR) resulta de gran utilidad en los centros logísticos con un alto volumen de actividad. La IA puede entrenarse para detectar signos tempranos de enfermedades o identificar cuerpos celestes. Las posibilidades son ilimitadas.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): muchos dispositivos inteligentes del mercado utilizan NLP para comprender sus comandos de voz. NLP convierte la longitud de onda del sonido, la segmentación de la voz y la entonación del habla en datos digitales que activan respuestas predefinidas. Una arquitectura de redes neuronales artificiales (ANN) denominada memoria a corto y largo plazo (LSTM) puede utilizarse para reducir aún más la tasa de error de palabras (WER) del reconocimiento de voz.
Sistemas de recomendación: las plataformas de medios digitales y los sitios web de comercio electrónico utilizan el aprendizaje profundo para evaluar sus preferencias y recomendarle contenido o productos. Los sistemas convencionales de filtrado colaborativo (CF) se complementan con IA para evaluar el comportamiento real de los usuarios y permitir un marketing de precisión.
¿Cómo ayuda GIGABYTE?
Muchas empresas se enfrentan al mismo problema cuando empiezan a explorar el aprendizaje profundo: no saben por dónde empezar. GIGABYTE ofrece hardware y software para proporcionar una solución integral de aprendizaje profundo.
Hardware: los servidores GPU de la serie G integran varias tarjetas GPU en un chasis compacto y de alta densidad para ofrecer soluciones de HPC escalables para IA y aprendizaje profundo. Las técnicas de computación paralela se utilizan para procesar datos de imágenes a velocidades muy altas. Por ejemplo, un desarrollador de tecnología de conducción autónoma de renombre mundial utiliza GIGABYTE G291-281 para entrenar sus vehículos autónomos.
Software: Myelintek MLSteam DNN Training System, parte de GIGABYTE’s DNN Training Appliance, es una plataforma de entrenamiento de DNN lista para usar. Incluye un entorno de hardware y software precargado, verificado y optimizado, con varios frameworks y bibliotecas populares de aprendizaje profundo. Su interfaz gráfica de usuario está basada en navegador, lo que permite supervisar el estado del sistema y los resultados del entrenamiento. El backend es el servidor GPU GIGABYTE de la serie G, compatible con una de las configuraciones de tarjetas GPU de mayor densidad del mercado.
Hardware: los servidores GPU de la serie G integran varias tarjetas GPU en un chasis compacto y de alta densidad para ofrecer soluciones de HPC escalables para IA y aprendizaje profundo. Las técnicas de computación paralela se utilizan para procesar datos de imágenes a velocidades muy altas. Por ejemplo, un desarrollador de tecnología de conducción autónoma de renombre mundial utiliza GIGABYTE G291-281 para entrenar sus vehículos autónomos.
Software: Myelintek MLSteam DNN Training System, parte de GIGABYTE’s DNN Training Appliance, es una plataforma de entrenamiento de DNN lista para usar. Incluye un entorno de hardware y software precargado, verificado y optimizado, con varios frameworks y bibliotecas populares de aprendizaje profundo. Su interfaz gráfica de usuario está basada en navegador, lo que permite supervisar el estado del sistema y los resultados del entrenamiento. El backend es el servidor GPU GIGABYTE de la serie G, compatible con una de las configuraciones de tarjetas GPU de mayor densidad del mercado.
