Как связано машинное обучение и аренда серверов с GPU?

В течение последнего десятилетия наблюдается непрерывное повышение интереса к машинному обучении (МО) и анализу данных как в фундаментальной науке, так и в прикладных исследованиях. Это является результатом того, что стали доступными большие вычислительные мощности и заметно увеличились объемы и сложность накопленных данных. В частности сегодня абсолютно каждый может арендовать сервер с GPU на сайте https://netrack.ru/dedicated/gpu для реализации проекта любой сложности — от простенького криптостартапа до и многоуровневого искусственного интеллекта.

Эта отрасль информационных технологий требует определения наиболее подходящих, гибких алгоритмов, которые в условиях воздействия внешних параметров не потребуют пересмотра или замены всей модели. Как известно, задача оптимизации функционала качества моделей машинного обучения приводят к поиску экстремумов целевой функции (ЦФ) различными методами. Наличие различных ограничений на параметры и многоэстремальность ЦФ, как правило, ведут к привлечению больших вычислительных мощностей и, соответственно, к невозможности нахождения решения за приемлемое время при использовании одного компьютера. В этом случае идеальным решением становится аренда сервера с GPU.

Решения на основе машинного обучения и их применение

Развитие технологий машинного обучения имеет потенциал для большого влияния на бизнес. Это огромная область быстро наращивает темпы. По новой концепции большинство МН является подмножеством искусственного интеллекта (ИИ). Они могут учиться и:

• предсказать результаты получения материальной выгоды от инвестиционной деятельности;
• эффективно применяется в борьбе со спамом;
• использоваться для выявления мошенничества, угрозы безопасности, защиты персонализированной информации и для многих других задач.

Глубокое обучение особенно хорошо подходит для приложений по идентификации, таких как: распознавание лица, перевод текста, распознавания голоса, развитых систем помощи водителю — навигаторов, в том числе, классификация улиц и анализа знаков дорожного движения. Построение решения на основе MО требует тщательного осмысления и тестирования при выборе алгоритмов и данных. Необходимо производить очистку данных а также тестирование в живой среде. Не существует простых решений машинного обучения для случаев использования в уникальных и сложных бизнес-процессах. Даже для очень распространенных случаев применения (рекомендации по маркетингу, прогнозирования оттока клиентов) каждое из приложений отличаются друг от друга и требует выполнения итераций и корректировки.