Deep Learning и AI

Машинное обучение – один из методов искусственного интеллекта, для достижения конечной цели в котором применяется не прямое решение задачи, а «обучение» компьютерных систем на основе решения множества сходных задач. Алгоритмы машинного обучения основаны на средствах математической статистики, теории вероятностей, теории графов, численных методах, задач аппроксимации функций, когда входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными.

Для сложных задач, требующих аналитических вычислений, которые основываются на современных представлениях о возможностях мозга человека, используются нейронные сети, предоставляющие, в том числе, возможность решения в ИТ-системах проблемы эффективного параллелизма.



alt
Deep Learning и AI
Современные приложения для машинного обучения требуют значительных вычислительных ресурсов. Такими ресурсами сегодня располагают крупные центры обработки данных, а также большие облачные провайдеры. 

Но мы предлагаем вам другое решение – построить собственное ИТ-решение для задач машинного обучения. 

Преимущество такого шага – это свой комплекс, который вы можете настраивать под свои нужды,располагать его ресурсами в полном объеме и быть в полной уверенности сохранности результатов вашей работы. 

Применение графических или нейро-процессоров в таких решениях является наиболее перспективным, в настоящее время. 
alt

Лидерами компонентов для построения конечного высокопроизводительного комплекса машинного обучения являются компании Intel и Nvidia

Каждый вендор предлагает свою архитектуру, которая имеет различные преимущества для решения задач искусственного интеллекта и машинного обучения и реализуется в центральных и графических процессорах, интегральных схемах специального назначения (ASIC) и программируемых логических матрицах (PLM).

  • Решения Nvidia
  • Решения Intel
Мы готовы ответить на ваши вопросы
Оставьте свои данные, и мы свяжемся с вами в ближайшее время.