ディープラーニング

ディープラーニングは、機械学習の一分野です。人間の介入なしに自ら誤りを修正し、そこから学習できることから、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。ディープラーニングは、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」）を繰り返し行うことで「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。こうして生成されたモデルは、将来の入力に対する正しい応答を高い精度で「推論」できるようになります。

高性能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す。自動化されたサービスの知能を高め、指示をより正確に理解できるようにするためです。

ディープラーニングによってファインチューニングされたAIを、すでに利用したことがある方も多いでしょう。検索エンジンが自分の探しているものを常に理解しているように見える理由や、駐車場のバーゲートが料金を支払ったかどうかを判別できる理由を考えたことがあるなら、それはディープラーニングの働きです。ほかにも、多くの分野でメリットが期待されています。

画像認識：AIは画像内の物体を識別できるようになりました。自動運転車の開発で広く知られている技術ですが、ほかにも画期的な用途があります。手書き文字認識（HWR）は、業務が集中する物流センターで非常に役立ちます。AIをトレーニングして、病気の初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）：市販されている多くのスマートデバイスは、NLPを使って音声コマンドを理解します。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引き起こす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。

レコメンダーシステム：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使用してユーザーの嗜好を分析し、コンテンツや商品を推奨しています。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。

多くの企業がディープラーニングの導入を検討する際、どこから始めればよいのか分からないという同じ課題に直面します。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、自動運転技術で世界的に知られる開発企業は、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に含まれるMyelintek MLSteam DNN Training Systemは、すぐに利用できるDNNトレーニングプラットフォームです。一般的なディープラーニングフレームワークやライブラリを複数含む、事前ロード済みで検証・最適化されたハードウェアおよびソフトウェア環境を備えています。GUIはブラウザーベースのため、システムの稼働状況やトレーニング結果を監視できます。バックエンドにはGIGABYTE GシリーズGPUサーバーを採用しており、市場でも特に高密度なGPUカード構成の一つに対応します。