Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que ha cobrado relevancia en los últimos años gracias a su capacidad para autocorregirse y aprender de los errores sin intervención humana. Esto es posible gracias a una red neuronal artificial (ANN) multicapa, formada por neuronas artificiales interconectadas, también conocida como red neuronal profunda (DNN). El modelo se «entrena» mediante iteraciones repetidas de predicciones (propagación hacia adelante) y retroalimentación (propagación hacia atrás o «backpropagation»). Después, asigna «pesos» y «sesgos» para mejorar aún más la precisión del algoritmo. El modelo resultante puede inferir con gran precisión la respuesta correcta ante entradas futuras.

La aparición de GPU diseñadas para la computación de alto rendimiento (HPC), junto con la madurez del ecosistema de aprendizaje automático, ha impulsado la amplia adopción de soluciones de aprendizaje profundo. Esto resulta especialmente útil en el campo de la inteligencia artificial, ya que permite que los servicios automatizados sean más inteligentes y comprendan mejor las instrucciones.

Es muy probable que ya haya interactuado con sistemas de IA ajustados mediante aprendizaje profundo. Si alguna vez se ha preguntado por qué un motor de búsqueda parece entender siempre lo que está buscando o por qué una barrera de estacionamiento sabe si usted pagó o no, eso es el aprendizaje profundo en acción. Muchos otros sectores también pueden beneficiarse:

Reconocimiento de imágenes: la IA ahora puede identificar objetos en imágenes. Esta capacidad se utiliza ampliamente para desarrollar vehículos autónomos, pero también tiene otras aplicaciones sorprendentes. El reconocimiento de escritura manuscrita (HWR) es de gran utilidad en los centros logísticos con un alto volumen de operaciones. La IA puede entrenarse para detectar signos tempranos de enfermedades o identificar cuerpos celestes. Las posibilidades son ilimitadas.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP): muchos dispositivos inteligentes disponibles en el mercado utilizan NLP para comprender comandos de voz. El NLP convierte la longitud de onda del sonido, la segmentación de la voz y la entonación del habla en datos digitales que activan respuestas predefinidas. Un tipo de arquitectura de redes neuronales artificiales (ANN), denominada memoria a corto y largo plazo (LSTM), puede utilizarse para reducir aún más la tasa de error de palabras (WER) del reconocimiento de voz.

Sistemas de recomendación: las plataformas de medios digitales y los sitios de comercio electrónico utilizan el aprendizaje profundo para conocer sus preferencias y recomendarle contenido o productos. Los sistemas convencionales de filtrado colaborativo (CF) se complementan con IA para evaluar el comportamiento real de los usuarios y permitir un marketing de precisión.

Muchas empresas enfrentan el mismo problema al explorar el deep learning: no saben por dónde empezar. GIGABYTE ofrece hardware y software para brindar una solución integral de deep learning.

Hardware: los servidores GPU de la serie G integran varias tarjetas GPU en un chasis compacto y de alta densidad para ofrecer soluciones HPC escalables para IA y deep learning. Las técnicas de computación paralela se utilizan para procesar datos de imágenes a muy alta velocidad. Por ejemplo, un desarrollador de tecnología de conducción autónoma de renombre mundial utiliza GIGABYTE G291-281 para entrenar sus vehículos autónomos.

Software: el sistema de entrenamiento DNN Myelintek MLSteam, que forma parte del dispositivo de entrenamiento DNN de GIGABYTE, es una plataforma lista para usar para el entrenamiento de redes neuronales profundas (DNN). Incluye un entorno de hardware y software precargado, verificado y optimizado, con varios frameworks y bibliotecas populares de deep learning. Su interfaz gráfica de usuario está basada en navegador, por lo que permite supervisar el estado del sistema y los resultados del entrenamiento. El backend es el servidor GPU de la serie G de GIGABYTE, compatible con una de las configuraciones de tarjetas GPU de mayor densidad disponibles en el mercado.