Искусственный интеллект – одно из величайших достижений науки. Нейронные сети помогают быстро считывать, вводить и анализировать информацию. Благодаря ИИ даже небольшие компании могут увеличить объем продаж, оставаясь конкурентоспособными на рынке своей отрасли.
Однако не каждое предприятие спешит интегрировать ИИ на благо своего производства. Основные причины, по которым руководители боятся включать искусственный интеллект в инфраструктуру компании:
-
Дорогостоящая настройка. Действительно, грамотная настройка нейронной сети для предприятия требует больших усилий. Пугает и цена оборудования, способного выдержать высокие нагрузки.
-
Отсутствие навыков работы с ИИ. Боязнь чего-то нового всегда препятствовала прогрессу. Возможно, компания не желает набирать штат специалистов, обслуживающих физические и программные объекты.
-
Ошибки в настройке нейронной сети. Возможно, предприятие уже пробовало интегрировать ИИ в работу, но что-то пошло не так.
Однако большинство страхов и опасений не имеют под собой основания, так как технологии не стоят на месте: то, что было раньше сложно или невозможно, сейчас способно освоить производство в любой отрасли. За последние 10 лет в сфере искусственного интеллекта произошла настоящая революция.
В этой статье мы по порядку расскажем о новшествах в сфере ИИ, а также предложим наилучший вариант для внедрения нейронных сетей в Ваше производство. Поверьте, большинство страхов об ИИ – пережиток времени.
Лучшая модель внедрения нейронных сетей
IBM Cloud разработало уникальную модель интеграции и развития нейронных сетей – DTI (Data-Train-Inference). Это наиболее оптимальный вариант для развития ИИ в любых сферах жизни и производства. Аббревиатура означает три уровня постепенной интеграции искусственного интеллекта:
1. Data – ввод данных;
2. Train – обучение;
3. Inference – вывод, или оценка всей работы.
Ввод данных
Эксперты в области ИИ отмечают, что фаза ввода данных является наиболее трудоемкой. Почему? Нейронные сети должны получить нужную информацию, на основе которой смогут развиваться в правильном направлении. «Мусорные» данные не должны попадать в память сети. Следует тщательно отобрать информацию по качеству, достоверности и количеству.
Резкий скачок развития ИИ обусловлен огромными массивами разных данных, выгружаемых в сеть. Нейронные сети способны обрабатывать изображения, видео, музыку, текст и графические данные. Внимательно следите не за количеством информации, а за ее своевременностью.
Обучение
После выгрузки данных начинается процесс обучения. Теперь искусственный интеллект создает новые модели на основе Вашей информации. Основная вычислительная мощность приходится не на процессор, а на графический ускоритель.
Поэтому для правильного машинного обучения следует использовать производительный сервер с GPU. Лучший выбор – серверы от IBM Cloud. Конфигурация на основе мощного процессора и быстрой видеокарты обеспечат наилучший результат.
Обучение – длительный процесс. Могут пройти дни, недели и даже месяцы. Перед развертыванием на производстве модели несколько раз пропускают через обучение. Если использовать мощное оборудование, то обучение пройдет быстрее и точнее.
Ученые подводят черту: «Для машинного обучения требуется сочетание скорости и точности». Облачные решения от IBM предлагают одно из лучших соотношений цена-качество.
Вывод всей работы
Вывод – это сумма всех предыдущих частей. Проще говоря, мы подчеркиваем результат – положительный или отрицательный. Вывод пострадает, если данные были неверными, а обучение неточным. Перед запуском в производство, необходимо протестировать работу искусственного интеллекта. В случае успеха нейронная сеть сможет за секунду выполнить поставленные задачи.
Конечно, ни один из этапов невозможен без специалистов и мощного оборудования. Однако, мы готовы предоставить Вам последние разработки в сфере облачных хранилищ. IBM Cloud поспособствовал многим проектам на основе искусственного интеллекта перерасти в большую, сложную, но эффективную структуру.
Чтобы начать действовать, Вам нужно:
-
Проанализировать возможности Вашей организации;
-
Нанять профессионалов и подключить специализированное оборудование от IBM Cloud;
-
Запустить процесс обучения;
-
Следить за новостями ИИ.
На чем интегрировать нейронные сети
Серверы от IBM помогут на всех этапах подготовки нейронных сетей к запуску. Мы предлагаем огромное количество решений для обучения ИИ. Новейшая технология POWER9 обеспечит безопасность и непрерывность бизнес-процессов.
Вам нужно лишь выбрать конфигурацию и передать проект специалистам. Например, для анализа огромного количества данных лучше использовать Power Systems LC922. Он в 3,9 раза превосходит конкурентов по соотношению цена-производительность. Вы сможете хранить на нем до 120 терабайт данных.
Для скоростного и точного обучения IBM предлагает Power Systems AC922 на базе видеокарты NVidia Tesla V100. AC922 является совокупностью инноваций и надежности.
А для ведения аналитики идеально подходит Power System IC922. Использование оптимизированного аппаратного и программного обеспечения прекрасно выстраивает логический вывод и извлекает все сведения из полученных данных.
Не откладывайте внедрение ИИ на потом! Прогресс не стоит на месте, и Вам не нужно останавливаться. Повысьте конверсию производства прямо сейчас вместе с IBM!
