HIZLANDIRILMIŞ MAKİNE ÖĞRENİMİ
Yüksek düzeyde optimize edilmiş makine öğrenimi ardışık düzenleriyle model doğruluğunu artırın.
HIZLANDIRILMIŞ MAKİNE ÖĞRENİMİ
Yüksek düzeyde optimize edilmiş makine öğrenimi ardışık düzenleriyle model doğruluğunu artırın.
HIZLANDIRILMIŞ MAKİNE ÖĞRENİMİ
Yüksek düzeyde optimize edilmiş makine öğrenimi ardışık düzenleriyle model doğruluğunu artırın.
Makine öğrenimi, işletmelerin müşterilerini anlamasına, daha iyi ürünler ve hizmetler oluşturmasına ve operasyonları iyileştirmesine yardımcı olur. Hızlandırılmış veri bilimi ile işletmeler, modelleri her zamankinden daha hızlı bir şekilde yineleyebilir ve çözümleri her zamankinden daha hızlı üretebilirken, modelleri hassaslaştırmak için büyük veri kümelerinden yararlanır.
Daha İyi Kararlar için Daha Hızlı Tahminler
İşletmeler ürünlerini, hizmetlerini ve operasyonlarını geliştirmek için makine öğrenimini kullanır. İşletmeler, büyük miktarda geçmiş veriden yararlanarak müşteri davranışlarını tahmin etmek ve dahili süreçleri iyileştirmek için modeller oluşturabilir. Makine öğrenimi bir kuruluş için inanılmaz bir değer sağlarken, mevcut CPU tabanlı yöntemler, işletmeler için yatırım getirisini azaltarak karmaşıklık ve fazladan yük ekleyebilir.
Optimize edilmiş donanım ve yazılımı birleştiren bir veri bilimi hızlandırma platformuyla, makine öğreniminin karmaşıklıkları ve verimsizlikleri ortadan kalkar. Veri bilimciler hızlı özellik yinelemesi gerçekleştirebilir, son derece doğru tahminler için devasa veri kümelerini kullanabilir ve üretime değer yaratan çözümleri kolaylıkla sunabilir. Veri bilimciler, en popüler Python veya Java tabanlı API’lerden bazıları aracılığıyla GPU hızlandırmasına kolayca erişebilir, bu da ister bulutta ister şirket içinde hızlı bir şekilde başlamayı kolaylaştırır.
İşletmeler, hızlandırılmış makine öğreniminin gücünden yararlanarak veri bilimcilerini verilerinden en iyi şekilde yararlanmak için ihtiyaç duydukları araçlarla güçlendirebilir.
Daha İyi Kararlar için Daha Hızlı Tahminler
İşletmeler ürünlerini, hizmetlerini ve operasyonlarını geliştirmek için makine öğrenimini kullanır. İşletmeler, büyük miktarda geçmiş veriden yararlanarak müşteri davranışlarını tahmin etmek ve dahili süreçleri iyileştirmek için modeller oluşturabilir. Makine öğrenimi bir kuruluş için inanılmaz bir değer sağlarken, mevcut CPU tabanlı yöntemler, işletmeler için yatırım getirisini azaltarak karmaşıklık ve fazladan yük ekleyebilir.
Optimize edilmiş donanım ve yazılımı birleştiren bir veri bilimi hızlandırma platformuyla, makine öğreniminin karmaşıklıkları ve verimsizlikleri ortadan kalkar. Veri bilimciler hızlı özellik yinelemesi gerçekleştirebilir, son derece doğru tahminler için devasa veri kümelerini kullanabilir ve üretime değer yaratan çözümleri kolaylıkla sunabilir. Veri bilimciler, en popüler Python veya Java tabanlı API’lerden bazıları aracılığıyla GPU hızlandırmasına kolayca erişebilir, bu da ister bulutta ister şirket içinde hızlı bir şekilde başlamayı kolaylaştırır.
İşletmeler, hızlandırılmış makine öğreniminin gücünden yararlanarak veri bilimcilerini verilerinden en iyi şekilde yararlanmak için ihtiyaç duydukları araçlarla güçlendirebilir.
MAKİNE ÖĞRENİMİNİN ZORLUKLARI
Model Yinelemesi Fazladan Yük Ekler
Yineleme, sonuçların geri dönmesini beklemek ve hesaplamaya daha fazla zaman harcamak anlamına gelir. Yineleme daha iyi sonuçlara yol açarken, veri bilimi ekipleri genellikle daha hızlı çözümler sunmak için yinelemeyi sınırlar.
Alt Örnekleme Daha Az Doğru Model Anlamına Gelir
Veri bilimi ekipleri, daha az doğru sonuçlara ve optimal olmayan iş kararlarına yol açan hesaplama gücündeki sınırlamalar nedeniyle genellikle kendilerini veri kümelerini alt örnekleme yaparken bulurlar.
Model Üretmek Zordur
Modelleri üretime teslim etmek inanılmaz derecede zaman alıcı ve zahmetlidir. Genellikle kodu yeniden düzenleme, döngü süresini artırma ve değer üretimini geciktirme içerir.
MAKİNE ÖĞRENİMİNİN ZORLUKLARI
Model Yinelemesi Fazladan Yük Ekler
Yineleme, sonuçların geri dönmesini beklemek ve hesaplamaya daha fazla zaman harcamak anlamına gelir. Yineleme daha iyi sonuçlara yol açarken, veri bilimi ekipleri genellikle daha hızlı çözümler sunmak için yinelemeyi sınırlar.
Alt Örnekleme Daha Az Doğru Model Anlamına Gelir
Veri bilimi ekipleri, daha az doğru sonuçlara ve optimal olmayan iş kararlarına yol açan hesaplama gücündeki sınırlamalar nedeniyle genellikle kendilerini veri kümelerini alt örnekleme yaparken bulurlar.
Model Üretmek Zordur
Modelleri üretime teslim etmek inanılmaz derecede zaman alıcı ve zahmetlidir. Genellikle kodu yeniden düzenleme, döngü süresini artırma ve değer üretimini geciktirme içerir.
MAKİNE ÖĞRENİMİNİN ZORLUKLARI
Model Yinelemesi Fazladan Yük Ekler
Yineleme, sonuçların geri dönmesini beklemek ve hesaplamaya daha fazla zaman harcamak anlamına gelir. Yineleme daha iyi sonuçlara yol açarken, veri bilimi ekipleri genellikle daha hızlı çözümler sunmak için yinelemeyi sınırlar.
Alt Örnekleme Daha Az Doğru Model Anlamına Gelir
Veri bilimi ekipleri, daha az doğru sonuçlara ve optimal olmayan iş kararlarına yol açan hesaplama gücündeki sınırlamalar nedeniyle genellikle kendilerini veri kümelerini alt örnekleme yaparken bulurlar.
Model Üretmek Zordur
Modelleri üretime teslim etmek inanılmaz derecede zaman alıcı ve zahmetlidir. Genellikle kodu yeniden düzenleme, döngü süresini artırma ve değer üretimini geciktirme içerir.
HIZLANDIRILMIŞ MAKİNE ÖĞRENİMİNİN FAYDALARI
VERİ BİLİMCİLER
Daha Az Bekleme Süresi
CPU tabanlı endüstri standardından 19 kat daha hızlı bir çözümle, işlemlerin tamamlanmasını beklemek için daha az, çözümleri yinelemek ve test etmek için daha fazla zaman harcayın.
Daha Yüksek Sonuçlar
Daha yüksek doğrulukta sonuçlar ve daha hızlı raporlama sağlamak için yüksek performanslı işleme ile yüksek terabaytlık veri kümelerini analiz edin.
Kod Düzenleme İhtiyacının Olmaması
Yeni araçlar ve minimum kod değişikliklerini öğrenmeye gerek kalmadan mevcut veri bilimi araç zincirinizi hızlandırın ve ölçeklendirin.
BT ALT YAPI PROFESYONELLERİ
Daha Az Harcama
CPU tabanlı endüstri standardından 7 kat daha uygun maliyetli bir GPU hızlandırma çözümü ile bütçenizi koruyun.
Daha İyi Kararlar
Daha iyi iş kararları almak, kurumsal performansı iyileştirmek ve müşteri ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak için tüm verilerinizden yararlanın.
Sorunsuz Ölçeklendirme
Çok düğümlü ve çok GPU’lu kümeleri zahmetsizce ölçeklendirin.
HIZLANDIRILMIŞ MAKİNE ÖĞRENİMİNİN FAYDALARI
VERİ BİLİMCİLER
Daha Az Bekleme Süresi
CPU tabanlı endüstri standardından 19 kat daha hızlı bir çözümle, işlemlerin tamamlanmasını beklemek için daha az, çözümleri yinelemek ve test etmek için daha fazla zaman harcayın.
Daha Yüksek Sonuçlar
Daha yüksek doğrulukta sonuçlar ve daha hızlı raporlama sağlamak için yüksek performanslı işleme ile yüksek terabaytlık veri kümelerini analiz edin.
Kod Düzenleme İhtiyacının Olmaması
Yeni araçlar ve minimum kod değişikliklerini öğrenmeye gerek kalmadan mevcut veri bilimi araç zincirinizi hızlandırın ve ölçeklendirin.
BT ALT YAPI PROFESYONELLERİ
Daha Az Harcama
CPU tabanlı endüstri standardından 7 kat daha uygun maliyetli bir GPU hızlandırma çözümü ile bütçenizi koruyun.
Daha İyi Kararlar
Daha iyi iş kararları almak, kurumsal performansı iyileştirmek ve müşteri ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak için tüm verilerinizden yararlanın.
Sorunsuz Ölçeklendirme
Çok düğümlü ve çok GPU’lu kümeleri zahmetsizce ölçeklendirin.
HIZLANDIRILMIŞ MAKİNE ÖĞRENİMİNİN FAYDALARI
VERİ BİLİMCİLER
Daha Az Bekleme Süresi
CPU tabanlı endüstri standardından 19 kat daha hızlı bir çözümle, işlemlerin tamamlanmasını beklemek için daha az, çözümleri yinelemek ve test etmek için daha fazla zaman harcayın.
Daha Yüksek Sonuçlar
Daha yüksek doğrulukta sonuçlar ve daha hızlı raporlama sağlamak için yüksek performanslı işleme ile yüksek terabaytlık veri kümelerini analiz edin.
Kod Düzenleme İhtiyacının Olmaması
Yeni araçlar ve minimum kod değişikliklerini öğrenmeye gerek kalmadan mevcut veri bilimi araç zincirinizi hızlandırın ve ölçeklendirin.
BT ALT YAPI PROFESYONELLERİ
Daha Az Harcama
CPU tabanlı endüstri standardından 7 kat daha uygun maliyetli bir GPU hızlandırma çözümü ile bütçenizi koruyun.
Daha İyi Kararlar
Daha iyi iş kararları almak, kurumsal performansı iyileştirmek ve müşteri ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak için tüm verilerinizden yararlanın.
Sorunsuz Ölçeklendirme
Çok düğümlü ve çok GPU’lu kümeleri zahmetsizce ölçeklendirin.
MAKİNE ÖĞRENİM EKOSİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ
NVIDIA, uçtan uca analitik iş akışının tamamını hızlandırmak için çözümler sunar. NVIDIA ve partnerleri, dizüstü bilgisayarınızdan buluta ve ayrıca NVIDIA Sertifikalı Sistemlerle şirket içinde veri bilimi iş akışlarını çalıştırmak için çözümler sunar. Bu çözümler, işletmelerin verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarını kolaylaştırmak için yüksek performanslı veri analitiği için optimize edilmiş donanım ve yazılımı birleştirir. RAPIDS açık kaynaklı yazılım paketleri ve NVIDIA CUDA ile veri uygulayıcıları, NVIDIA GPU’lardaki analitik ardışık düzenlerini hızlandırabilir ve veri yükleme, işleme ve eğitim gibi veri analizi işlemlerini günlerden dakikalara indirebilir. CUDA’nın gücü, bilinen Java tabanlı Python dilleri aracılığıyla kullanılabilir.
Single-GPU cuML vs Scikit-learn
1x V100 vs. 2x 20 Core CPU
RAPIDS, yeni bir yüksek performanslı veri bilimi ekosistemi için bir temel sağlar ve birlikte çalışabilirlik yoluyla giriş engelini azaltır. Apache Spark, cuPY, Dask, XGBoost ve Numba gibi önde gelen veri bilimi çerçevelerinin yanı sıra PyTorch, TensorFlow ve Apache MxNet gibi sayısız derin öğrenme çerçevesi ile entegrasyon, benimsemeyi genişletir ve diğerleriyle entegrasyonu teşvik eder. GPU hızlandırma sayesinde, RAPIDS hiperparametre optimizasyonu (HPO) ve RAPIDS Orman Çıkarım Kitaplığı (FIL) gibi makine öğrenimi ekosistemi yenilikleri, zaman alan işlemleri birkaç saniyeye indiriyor.
