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.

RAPIDS Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin>

MAKİNE ÖĞRENİMİ İÇİN HIZLANDIRILMIŞ BİLGİSAYAR ÇÖZÜMLERİ

PC

Makine Öğrenimine Başlayın.

Daha Fazlası için >

İş İstasyonları

Veri Bilimi için Yeni Bir İş İstasyonu Türü.

Daha Fazlası İçin >

Veri Merkezi

Kurumsal Üretim için Yapay Zeka Sistemleri.

Daha Fazlası İçin >

Bulut

Çok Yönlü Hızlandırılmış Makine Öğrenimi.

Daha Fazlası İçin >

MAKİNE ÖĞRENİMİ İÇİN HIZLANDIRILMIŞ BİLGİSAYAR ÇÖZÜMLERİ

PC

Makine Öğrenimine Başlayın.

Daha Fazlası için >

İş İstasyonları

Veri Bilimi için Yeni Bir İş İstasyonu Türü.

Daha Fazlası İçin >

Veri Merkezi

Kurumsal Üretim için Yapay Zeka Sistemleri.

Daha Fazlası İçin >

Bulut

Çok Yönlü Hızlandırılmış Makine Öğrenimi.

Daha Fazlası İçin >

MAKİNE ÖĞRENİMİ İÇİN HIZLANDIRILMIŞ BİLGİSAYAR ÇÖZÜMLERİ

PC

Makine Öğrenimine Başlayın.

Daha Fazlası için >

İş İstasyonları

Veri Bilimi için Yeni Bir İş İstasyonu Türü.

Daha Fazlası İçin >

Veri Merkezi

Kurumsal Üretim için Yapay Zeka Sistemleri.

Daha Fazlası İçin >

Bulut

Çok Yönlü Hızlandırılmış Makine Öğrenimi.

Daha Fazlası İçin >

Siemens Gamesa + NVIDIA = Temiz Enerji

Siemens Gamesa Yenilebilir Enerji, elektrik üretmek için kullanılan rüzgar çiftliklerinin fizik bilgili dijital ikizlerini oluşturmak için NVIDIA ile birlikte çalışıyor. Şirketin hali hazırda okulları, evleri, hastaneleri ve fabrikal...

Devamını Oku

Uç Stratejisinde Maliyet Faktörü

Nesnelerin İnterneti'ndeki (IoT) büyüme ve yapay zekanın kurumsalda kullanılmaya başlaması, uç hesaplamayı (Edge Computing) yeniden gündeme getirdi. Kuruluşlar, IoT cihazlarının uçta ürettiği verilerden yararlanmak, merkezileştiri...

Devamını Oku

NVIDIA Research, Yine Çok Kısa Zamanda Önemli Bir İşlem Yapıyor

Görüntü üstüne çalışan AI araştırmacılarının günümüz konusu; 2 boyutlu fotoğrafların, 3 boyutlu hale getirilmesi ve kullanılması. Fotoğrafları 3 boyutlu hale getiren inverse rendering (ters işleme) fotoğraflardaki ışık y...

Devamını Oku