ディープラーニングとは？

ディープラーニングは機械学習の一分野であり、人の介入なしに誤りを自己修正し、そこから学習できる能力によって近年注目を集めています。これは、相互接続された人工ニューロンで構成される多層人工ニューラルネットワーク（ANN）、すなわちディープニューラルネットワーク（DNN）によって実現されます。予測（順伝播）とフィードバック（逆伝播、またはバックプロパゲーション）を繰り返すことで自己学習し、アルゴリズムの精度をさらに高めるために「重み」と「バイアス」を割り当てます。こうして得られたモデルは、将来の入力に対する正しい応答を高精度で推論できます。

ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）向けに設計されたGPUの登場と、機械学習エコシステムの成熟が相まって、ディープラーニングソリューションは広く普及しました。これは特に人工知能の分野で有用であり、自動化サービスの高度化や、指示内容の理解能力の向上に役立ちます。

なぜ必要なのか？

すでに、ディープラーニングによって精度向上が図られたAIに触れている可能性は高いでしょう。検索エンジンが探している情報を的確に理解してくれるように感じる理由や、駐車場の遮断機が料金の支払い済みかどうかを判別できる理由も、ディープラーニングにあります。さらに、さまざまな分野での活用が期待されています。

画像認識：AIは現在、画像内の物体を識別できます。自動運転車の開発で広く知られる技術ですが、ほかにも多くの優れた活用例があります。手書き文字認識（HWR）は、業務が多忙な物流センターで非常に役立ちます。また、AIを学習させることで、疾病の早期兆候を発見したり、天体を検出したりすることも可能です。可能性は無限に広がっています。

自然言語処理（NLP）：市場に出回っている多くのスマートデバイスは、音声コマンドを理解するためにNLPを活用しています。NLPは、音の波長、音声の区切り、発話のイントネーションを、あらかじめ設定された応答を作動させるデジタルデータに変換します。人工ニューラルネットワーク（ANN）のアーキテクチャの一種である長短期記憶（LSTM）を使用すると、音声認識の単語誤り率（WER）をさらに低減できます。

レコメンデーションシステム：オンラインメディアプラットフォームやECサイトでは、ディープラーニングを利用してユーザーの嗜好を把握し、コンテンツや商品を推薦しています。従来の協調フィルタリング（CF）システムにAIを組み合わせることで、実際のユーザー行動を評価し、精度の高いマーケティングを実現できます。

GIGABYTEが提供する支援

多くの企業がディープラーニングの導入を検討する際、どこから着手すべきか分からないという課題に直面します。GIGABYTEは、ハードウェアとソフトウェアの両方を提供し、ディープラーニング向けのワンストップソリューションを実現します。

ハードウェア：GシリーズGPUサーバーは、複数のGPUカードを高密度かつコンパクトな筐体に搭載し、AIおよびディープラーニング向けのスケーラブルなHPCソリューションを提供します。並列コンピューティング技術により、画像データを非常に高速に処理できます。例えば、世界的に著名な自動運転技術開発企業は、GIGABYTE G291-281を使用して自動運転車の学習を行っています。

ソフトウェア：GIGABYTEのDNN Training Applianceを構成するMyelintek MLSteam DNN Training Systemは、ターンキー型のDNN学習プラットフォームです。複数の主要なディープラーニングフレームワークとライブラリを含む、検証・最適化済みのハードウェア／ソフトウェア環境をあらかじめ搭載しています。GUIはブラウザベースで、システムの稼働状況や学習結果を監視できます。バックエンドには、市場でも最高水準のGPUカード高密度構成に対応するGIGABYTE GシリーズGPUサーバーを採用しています。