Deep Learning: uczenie się jak superkomputer
Wyobraź sobie, że uczysz dziecko rozpoznawać różne zwierzęta na obrazkach. Pokazujesz mu przykłady, wskazując cechy takie jak futro, uszy i dzioby. Im więcej obrazków zobaczy, tym łatwiej będzie mu rozpoznawać nowe zwierzęta i przypisywać im właściwe cechy.
Deep Learning: Nowe horyzonty w technologii
Głębokie uczenie się przypomina proces nauki dziecka, jednak w tym przypadku podmiotem jest program komputerowy. Nazywany sztuczną siecią neuronową, ten program czerpie inspirację z funkcjonowania ludzkiego mózgu. Przeanalizowuje ogromne ilości danych, takich jak obrazy, teksty lub dźwięki, w celu odkrycia wzorców. Im więcej danych jest mu dostępnych, tym lepiej potrafi rozpoznawać różnorodne elementy i przewidywać ich zachowanie.
Pomyśl o tym w ten sposób:
Ogromne stosy danych: głębokie uczenie się wymaga ton danych do nauki, takich jak gigantyczny stos zdjęć lub plików muzycznych.
Detektyw wzorców: analizuje te dane, szukając wzorców i powiązań.
Uczenie się na przykładach: podobnie jak Twój przyjaciel, program uczy się na podstawie danych, coraz lepiej radząc sobie z takimi zadaniami, jak rozpoznawanie twarzy na zdjęciach lub polecanie muzyki, która może Ci się spodobać.
Chcesz być na bieżąco? Obserwuj nas na:
Głębokie uczenie się a regularne uczenie się
Głębokie uczenie się to rodzaj uczenia maszynowego, czyli dowolnego programu komputerowego, który może się uczyć bez bezpośredniego programowania. Jednak głębokie uczenie się ma większą moc, ponieważ może obsługiwać szerszą gamę danych i dokonywać dokładniejszych prognoz.
Powiązana lektura: Rozwiązania ultradźwiękowe wspomagane sztuczną inteligencją wskazują drogę do lepszej i inteligentniejszej opieki
Głębokie uczenie się w działaniu
Głębokie uczenie się już zmienia nasz świat na wiele sposobów:
Inteligentniejsze telefony: aparat telefonu korzysta z głębokiego uczenia się, aby rozpoznawać twarze i dostosowywać ostrość, aby uzyskać lepsze zdjęcia.
Muzyka, którą kochasz: usługi przesyłania strumieniowego polecają utwory na podstawie tego, czego słuchasz, dzięki głębokiemu uczeniu się.
Lekarze uzyskują pomoc: głębokie uczenie się może analizować skany medyczne, potencjalnie pomagając lekarzom w diagnozowaniu chorób.
ASUS: Odblokowanie mocy Deep Learning
W firmie ASUS oferujemy innowacyjne rozwiązania, które uwalniają potencjał głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji. Na przykład nasza oferta konfigurowalnych rozwiązań serwerowych AI została specjalnie zaprojektowana, aby sprostać wymagającym obciążeniom związanym z głębokim uczeniem się i aplikacjami AI.
Od modeli podstawowych po wysokowydajne serwery GPU, firma ASUS specjalizuje się w udoskonalaniu zarówno ekosystemów sprzętowych, jak i programowych w celu uzyskania optymalnej wydajności w szkoleniu dużych modeli językowych (LLM), które wykorzystują głębokie uczenie się do nauki i wykonywania zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP).
Superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper™
Nasze najnowsze serwery GPU, wyposażone w procesor NVIDIA GH200 Grace Hopper™ Superchip, wynoszą wydajność i efektywność na nowy poziom. Te rozwiązania zoptymalizowane pod kątem sztucznej inteligencji zapewniają moc obliczeniową i skalowalność potrzebne firmom do przyspieszania procesów głębokiego uczenia się.
Ale to nie koniec. Firma ASUS angażuje się w zrównoważony rozwój i redukcję emisji gazów cieplarnianych. Dlatego nasze rozwiązania serwerowe są wyposażone w technologię chłodzenia klasy korporacyjnej, która pomaga zminimalizować zużycie energii i przyczynia się do rozwoju bardziej ekologicznych centrów danych.
