IBM Watson

Благодаря достижениям в сфере вычислений, алгоритмов и доступа к данным предприятия все шире внедряют глубокое обучение с целью извлечения данных и масштабирования аналитики посредством распознавания речи, обработки естественного языка и классификации изображений. Глубокое обучение способно интерпретировать текст, изображения, аудио и видеоматериалы в нужном объеме, находя закономерности для механизмов выдачи рекомендаций, анализа настроений, моделирования финансовых рисков и обнаружения аномалий. Для работы нейросетей требуется высокая вычислительная мощность: это обусловлено большим числом уровней и объемов данных для обучения. Помимо этого, предприятия испытывают затруднения в демонстрации результатов экспериментов, связанных с глубоким обучением в разобщенных средах. IBM Watson Machine Learning Accelerator — это механизм глубокого обучения в IBM Watson Studio on IBM Cloud Pak for Data, помогающий предприятиям решить следующие задачи: Динамически масштабировать вычисления, человеческие ресурсы и приложения в любом облаке. Прозрачно управлять большими наборами данных и моделей и унифицировать их. Непрерывно корректировать модели на основе данных в реальном времени от периферии до гибридных облаков. Оптимизировать вложения в облако и ИИ за счет ускорения обучения и формирования выводов.