深度學習

深度學習是機器學習的一種分類，由於不需要人類操作就能自我修正及從錯誤中學習，因此近年來備受矚目。背後的原理是由大量人工神經元組成多層次人工神經網路(ANN)，或稱深度神經網路(DNN)，重複進行「預測」（前向傳播）和「回饋」（反向傳播）的循環以完成自我「訓練」，找出提升演算法準確度的「權重」與「偏差」。產出的模型即使接收新資訊，也能精準「推論」出正確的回覆。

隨著業界發表專為高效能運算(HPC)設計的GPU產品，加上機器學習生態系趨近成熟，深度學習開始被廣泛使用，尤其在人工智慧領域發揚光大，使無人化服務變得更聰明、更善解人意。

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很有可能，您已經用過深度學習調教的人工智慧產品；您是否覺得好奇，為何搜尋引擎總是知道您要找什麼、停車場閘門知道您是否已經付費？這就是深度學習的成果，其他應用情境包括：

圖像辨識：人工智慧看得懂圖片，廣為人知的衍生應用是開發自駕車，但也有其他使用情境，例如透過手寫辨識(HWR)協助物流中心做郵件分類、醫院可提早診斷疾病徵兆、天文館可發現新的天體…適用範圍廣泛、潛力無窮。

自然語言處理(NLP)：許多智慧裝置透過NLP分辨口頭指令，NLP將聲音波長、語音斷句、語調頓挫轉化成數位資訊，觸發預設的回應動作。長短期記憶(LSTM)模型是一種人工神經網路結構，可降低語音辨識的文字錯誤率(WER)。

推薦系統：線上多媒體分享平台和電商網站皆透過深度學習瞭解您的喜好，推薦您可能感興趣的內容或商品。過去常用的協同過濾法(CF)透過AI進化，可偵測使用者的實際行為，達成精準行銷。

許多企業採用深度學習都會碰壁，因為不知道從何做起。技嘉布局軟硬體產品，提供一站式深度學習解決方案。

硬體：G系列GPU協同運算伺服器將多張GPU卡配置於密度高、體積小的機殼內，造就擴充性高、適用於人工智慧和深度學習的高效能運算解決方案，使用平行運算技術快速處理大量影像資訊，實用案例包括領先全球的自駕車技術開發商使用技嘉 G291-281訓練自駕車車隊。

軟體：技嘉的邁爾凌MLSteam深度學習訓練解決方案是一站式深度學習訓練平台，特色包括通過認證與優化的預裝軟硬體架構，及多種市面上主流深度學習框架和函式庫供您選用，以瀏覽器為基礎的圖形化操作介面方便您監控系統狀態與訓練結果。後台是技嘉G系列GPU協同運算伺服器，領先業界的獨特設計可支援超高密度GPU卡配置。