IBM、SAP意欲幫助企業(yè)更好地采用深度學習
發(fā)表于：2017/10/17 11:25:00??閱讀量：?[關閉]
[摘要]計算和軟件巨頭IBM和SAP SE今天分別公布了多個項目，旨在讓大型企業(yè)更容易地在他們的運營中使用深度學習，這些舉措也表明深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡...
計算和軟件巨頭IBM和SAP SE今天分別公布了多個項目，旨在讓大型企業(yè)更容易地在他們的運營中使用深度學習，這些舉措也表明深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡正在步入主流。
深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡試圖模擬大腦的學習方式，讓計算機自己學習而不是被明確編程。近些年，該方法已經(jīng)在語音和圖像識別方面取得了巨大進步，從Amazon Alexa數(shù)字助理到自動駕駛汽車的方方面面。
但是到目前為止，大多數(shù)深度學習的堅定支持者都是大型的互聯(lián)網(wǎng)公司，例如Google、Facebook和微軟。目前還沒有太多大型企業(yè)在他們自己的核心應用中廣泛使用這項技術。
IBM高性能計算和機器學習副總裁Sumit Gupta表示：“深度學習對企業(yè)而言正在變得越來越有趣。所有對人工智能的興趣都是有深度學習推動的。”
機會是巨大的。根據(jù)來自Tractica公司的2016年度報告，全球深度學習軟件年收入將從2015年的1.09億美元增長到2024年的104億美元，這意味著到2024年，在該企業(yè)市場的累計支持將達到406億美元。
IBM和SAP在利用深度學習方面并不孤單。Google、Facebook、微軟、Saleforce.com等企業(yè)多年來一直利用神經(jīng)網(wǎng)絡來強化他們自身的服務，并實現(xiàn)新的技術創(chuàng)新。但是目前，企業(yè)正在他們自己的應用中尋求好處，而這正是IBM和SAP，以及Google和微軟等云提供商，希望提供的。
今天，IBM宣布將結合兩組軟件工具，旨在讓企業(yè)更容易將AI技術運用于企業(yè)的運營中。IBM的Data Science Experiece是一個協(xié)作工作空間，可幫助數(shù)據(jù)科學家管理數(shù)據(jù)和訓練機器學習模型。現(xiàn)在Data Science與IBM PowerAI深度學習平臺相結合，后者提供了一系列開源軟件框架例如TensorFlow、Caffe以及Torch，能夠做圖像和語音識別、自然語言處理以及類似需要長時間學習的任務。
此舉的目的是讓數(shù)據(jù)科學家針對各種任務更輕松地利用深度學習。例如，銀行可以更準確地預測客戶是否可能違約貸款或者檢測信用卡欺詐。制造商可以利用歷史機器數(shù)據(jù)來訓練模型，在發(fā)生之前識別出潛在故障。此外還可以根據(jù)POS數(shù)據(jù)、天氣和其他外部數(shù)據(jù)來優(yōu)化庫存管理。Gupta表示：“數(shù)據(jù)科學家不必在配置或者管理服務器上花費太多心思。”
Data Science Experience將在云和內(nèi)部部署環(huán)境中提供，但是PowerAI只在內(nèi)部部署環(huán)境中提供。所以這個集成軟件只針對內(nèi)部部署的數(shù)據(jù)中心，目前還沒有關于云版本的明確計劃。
另一方面，SAP在今天宣布將成為在采用Nvidia新一代Volta GPU的計算機系統(tǒng)上提供企業(yè)機器學習技術組合的公司。GPU芯片通常用于游戲和其他圖形密集的場景，因為可以并行處理大量數(shù)據(jù)、且遠比傳統(tǒng)處理器快得多而成為深度學習的標配。
Nvidia GPU早于2016年安裝在位于以色列和德國波茲坦的Nvidia DGX-1系統(tǒng)中，隨后安裝在SAP位于德國圣萊昂羅特的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中心，以及位于加州帕洛阿爾托和新加坡的創(chuàng)新實驗室中。目前，Nvidia GPU已經(jīng)為SAP Leonardo機器學習軟件組合的數(shù)據(jù)和算法訓練提供支撐。
現(xiàn)在，SAP將升級自己位于圣萊昂羅特的數(shù)據(jù)中心，采用Nvidia的Volta系統(tǒng)，Nvidia公司副總裁、DGX計算總經(jīng)理Jim McHugh表示，這是首個面向企業(yè)的Volta生產(chǎn)解決方案。SAP機器學習副總裁Markus Noga表示：“我們一直致力于為企業(yè)應用用戶提供深度學習和人類層面智能性的好處。”
例如，SAP的Brand Impact是一項基于云的機器學習服務，可分析視頻以檢測品牌標識，以及在電影和電視中的曝光來確定廣告效果。現(xiàn)在這項服務可以在24小時內(nèi)提供分析，而以前手動操作需要6周時間。
SAP還有Machine Learning服務，以及客戶服務票、客戶發(fā)票與付款匹配、一個自動化應付賬款系統(tǒng)原型。Noga表示，SAP計劃從明年開始把這些服務擴展到主流企業(yè)資源規(guī)劃應用例如核心財務、采購和生產(chǎn)等。
目前，在Volta系統(tǒng)上的Leonardo Machine Learning組合僅在云中提供，不過Noga表示，SAP正在準備內(nèi)部部署的版本。
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