AI的一項當紅發展是透過大數據進行類神經網路的機器學習。科學家整理好資料後套用在類神經框架上透過不斷的演算篩選出一個擁有最佳準確率的AI模型，並把模型導入其他設備提供互動式的推論反饋。這當中的流程包含了一開始的資料整理、資料類型統整、訓練模型系統的軟硬體整合與參數調整；在這些專業要求以外，一般企業有什麼其他方法可以快速的啟動AI呢？
技嘉了解企業在剛接觸AI時的困擾，因此提供一套隨插即用的機器學習訓練方案。我們試圖降低AI的進入門檻，讓非資訊領域的人員也能利用其專業領域累積的數據去啟動AI流程。這套機器學習方案採用市面上支援最多運算加速卡的技嘉G系列伺服器，除了預先的軟硬體搭配、驗證與優化，也搭載了幾款目前熱門的深度學習訓練框架及函式庫。透過圖形化的控制介面，使用者只需從視窗選擇訓練框架，函式庫，數據來源即可啟動機器學習，並能在訓練過程中隨時監控系統健康狀況及機器學習訓練結果，能讓使用者提前終止成效不彰的演算設定，無須浪費時間在無效的運算流程。不單提供機器學習，這套方案本身也導入了AI，能提供最佳準確度的自動參數調校功能，讓AI不再是高不可攀的口號，而是能夠隨時隨地啟用，只要你有創意，有資料，就能落地實行的大眾科學。
了解更多：
《從深度學習到機器學習來瞭解人工智慧領域》
《DNN Training Appliance解決方案》
技嘉了解企業在剛接觸AI時的困擾，因此提供一套隨插即用的機器學習訓練方案。我們試圖降低AI的進入門檻，讓非資訊領域的人員也能利用其專業領域累積的數據去啟動AI流程。這套機器學習方案採用市面上支援最多運算加速卡的技嘉G系列伺服器，除了預先的軟硬體搭配、驗證與優化，也搭載了幾款目前熱門的深度學習訓練框架及函式庫。透過圖形化的控制介面，使用者只需從視窗選擇訓練框架，函式庫，數據來源即可啟動機器學習，並能在訓練過程中隨時監控系統健康狀況及機器學習訓練結果，能讓使用者提前終止成效不彰的演算設定，無須浪費時間在無效的運算流程。不單提供機器學習，這套方案本身也導入了AI，能提供最佳準確度的自動參數調校功能，讓AI不再是高不可攀的口號，而是能夠隨時隨地啟用，只要你有創意，有資料，就能落地實行的大眾科學。
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