Deep Learning
Apprentissage profond
De quoi s’agit-il ?
L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui a gagné en importance ces dernières années grâce à sa capacité à s’autocorriger et à tirer des enseignements de ses erreurs sans intervention humaine. Cette capacité repose sur un réseau neuronal artificiel (RNA) multicouche constitué de neurones artificiels interconnectés, également appelé réseau neuronal profond (RNP). Il s’« entraîne » en répétant des itérations de prédictions (propagations avant) et de retours d’information (rétropropagations, ou « backpropagations »), puis attribue des « poids » et des « biais » afin d’améliorer davantage la précision de l’algorithme. Le modèle obtenu est capable d’effectuer des inférences avec une grande précision afin de déterminer la réponse correcte à de futures données d’entrée.
L’avènement des GPU conçus pour le calcul haute performance (HPC), associé 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, car elle rend les services automatisés plus intelligents et plus aptes à comprendre les instructions.
L’avènement des GPU conçus pour le calcul haute performance (HPC), associé 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, car elle rend 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 été confronté à une 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 automatique de parking sait si vous avez payé ou non, c’est l’apprentissage profond qui est à l’œuvre. De nombreux autres secteurs peuvent également en tirer parti :
Reconnaissance d’images : l’IA est désormais capable d’identifier des objets dans des images. Cette technologie est notamment utilisée pour développer 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 identifier des corps célestes. Les possibilités sont infinies.
Traitement automatique du langage naturel (NLP) : de nombreux appareils intelligents disponibles sur le marché utilisent le NLP pour comprendre vos commandes vocales. Le NLP transforme la longueur d’onde sonore, la segmentation de la voix et l’intonation 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 de 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 des contenus ou des produits. Les systèmes classiques de filtrage collaboratif (CF) sont complétés par l’IA afin d’analyser le comportement réel des utilisateurs et de permettre un marketing de précision.
Reconnaissance d’images : l’IA est désormais capable d’identifier des objets dans des images. Cette technologie est notamment utilisée pour développer 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 identifier des corps célestes. Les possibilités sont infinies.
Traitement automatique du langage naturel (NLP) : de nombreux appareils intelligents disponibles sur le marché utilisent le NLP pour comprendre vos commandes vocales. Le NLP transforme la longueur d’onde sonore, la segmentation de la voix et l’intonation 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 de 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 des contenus ou des produits. Les systèmes classiques de filtrage collaboratif (CF) sont complétés par l’IA afin d’analyser le comportement réel des utilisateurs et de permettre un marketing de précision.
Comment GIGABYTE vous aide-t-il ?
De nombreuses entreprises rencontrent le même problème lorsqu’elles se lancent dans l’apprentissage profond : elles ne savent pas par où commencer. GIGABYTE propose à la fois des solutions matérielles et logicielles pour offrir une solution d’apprentissage profond complète.
Matériel : les serveurs GPU G-Series intègrent plusieurs cartes GPU dans un châssis compact à haute densité afin de fournir des solutions HPC 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 technologies de conduite autonome de renommée mondiale utilise le GIGABYTE G291-281 pour entraîner ses véhicules autonomes.
Logiciels : la pile logicielle de GIGABYTE, qui comprend GIGABYTE POD Manager (GPM) et GIGABYTE AI Platform (GAIP), permet de faire passer votre usine d’IA de la conception à la production et fournit aux architectes, aux équipes d’infrastructure, aux administrateurs informatiques et aux développeurs IA les outils adaptés à leurs fonctions.
Matériel : les serveurs GPU G-Series intègrent plusieurs cartes GPU dans un châssis compact à haute densité afin de fournir des solutions HPC 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 technologies de conduite autonome de renommée mondiale utilise le GIGABYTE G291-281 pour entraîner ses véhicules autonomes.
Logiciels : la pile logicielle de GIGABYTE, qui comprend GIGABYTE POD Manager (GPM) et GIGABYTE AI Platform (GAIP), permet de faire passer votre usine d’IA de la conception à la production et fournit aux architectes, aux équipes d’infrastructure, aux administrateurs informatiques et aux développeurs IA les outils adaptés à leurs fonctions.
