Agora você também pode comprar o aprendizado profundo Cloud-Based

O sistema de aprendizado do Facebook, com seus sistemas de inteligência artificial, aprendem a reconhecer os seus amigos em suas fotos, e AI do Google aprendeu a antecipar o que você vai estar procurando. Mas não há necessidade de se sentir deixado de fora, mesmo se os computadores da sua empresa não aprendeu muito ultimamente.

Um número crescente de gigantes da tecnologia e startups começaram a oferecer aprendizado de máquina como um serviço na nuvem. Isso significa que outras empresas e startups não precisam parar desenvolver seu próprio hardware ou software especializado para aplicar o aprendizado profundo -a alta potência versão du jour de aprendizagem de máquina-a suas necessidades comerciais específicas.

“Algoritmos de aprendizagem profunda dominam outros métodos de aprendizado de máquina, quando os conjuntos de dados são grandes”, diz Zachary perseguição Lipton, um pesquisador de aprendizagem profundamente no Grupo de Inteligência Artificial da Universidade da Califórnia, em San Diego , que examinou serviços cloud AI de empresas tais como Amazon e IBM. “Assim, qualquer empresa ou aplicativo que tenha bem formadas problemas, tais como previsão de previsão da procura ou tradução entre línguas-poderiam beneficiar de uma aprendizagem mais profunda.”

Com aprendizagem profunda baseada em nuvem , as empresas podem simplesmente selecionar um serviço de nuvem e procurar as suas ofertas on-line de interfaces de programação de aplicativos para tarefas de software, tais como reconhecer imagens de cães corgi ou automaticamente a tradução de um menu do restaurante. Alguns serviços serão ainda adaptar suas ferramentas de aprendizado de máquina aos dados e necessidades das empresas individuais.

De acordo com Lipton, a ascensão de serviços em nuvem para a aprendizagem de máquina depende de pelo menos dois fatores: primeiro, um aumento contínuo na demanda por aprendizagem de máquina como a tecnologia amadureceu na sua capacidade de resolver uma grande variedade de problemas com valor económico; e, segundo, a relativa escassez de talentos de aprendizado de máquina, o que torna difícil para todas as empresas para construir a sua própria equipa de aprendizado de máquina. Competição por talentos tornou-se ainda mais difícil com startups tentando competir com gigantes da tecnologia como a Microsoft ea IBM, que podem dar ao luxo de aspirar a melhores e mais brilhantes.

A maioria das aplicações comerciais de aprendizado de máquina dependem de aprendizado supervisionado. Trata-se de algoritmos que podem observar exemplos corretamente rotulados e aprender a executar determinadas tarefas por meio da imitação. As redes neurais artificiais são actualmente os algoritmos mais populares e bem sucedidos para o aprendizado de máquina supervisionado em grandes conjuntos de dados. Eles aprendem fazendo passar informações através de uma rede interligada de vários nós (também conhecido como neurônios). As conexões entre esses nós cada um têm pesos ajustáveis que influenciam o fluxo de informações através do gráfico. Nós geralmente são dispostos em camadas. Mas historicamente era viável para formar redes com apenas uma camada oculta de neurônios, para além das camadas de entrada e de saída.

aprendizagem profunda leva esses métodos para o próximo nível, filtrando os dados através de múltiplas camadas de neurônios, Lipton explica. Em cada camada, a rede pode aprender representações sucessivamente mais abstratas de relações entre pontos de dados. Com camadas suficientes e nós suficientes, redes neurais profundas podem executar uma série de funções.

O desafio na construção de uma rede neural está treinando-o para tarefas específicas. A partir de uma configuração aleatória dos pesos, exemplos do conjunto de dados são apresentados para a rede neural um após o outro. Cada vez, os pesos da rede neural são afinadas um pouco para trazer a saída da rede mais próxima para a saída correta.

Fonte: http://spectrum.ieee.org/computing/software/now-you-too-can-buy-cloudbased-deep-learning

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