تصور کنید که به یک دوست یاد می‌دهید تا حیوانات مختلف را در تصاویر تشخیص دهد. شما نمونه‌هایی را به او نشان می‌دهید و ویژگی‌هایی مانند خز، گوش و منقار را نشان می‌دهید. هر چه تصاویر بیشتری ببینند، در تشخیص موارد جدید بهتر می‌شوند.
یادگیری عمیق شبیه است، اما به‌جای یک دوست، یک برنامه کامپیوتری است. این برنامه که به شبکه عصبی مصنوعی معروف است، از مغز انسان الهام گرفته شده است. این برنامه داده‌های عظیمی مانند تصاویر، متن یا صدا را برای یادگیری الگوها تجزیه‌وتحلیل می‌کند. هر چه داده‌های بیشتری ببیند، در تشخیص چیزها و پیش‌بینی بهتر عمل می‌کند.
به این شکل به آن فکر کنید:
- دسته‌های عظیم‌داده: یادگیری عمیق برای یادگیری به انبوهی از داده نیاز دارد، مانند یک توده غول‌پیکر از تصاویر یا فایل‌های موسیقی.
- کارآگاه الگو: این داده‌ها را برای یافتن الگوها و اتصالات تجزیه‌وتحلیل می‌کند.
- یادگیری با مثال: درست مانند دوست شما، برنامه از داده‌ها یاد می‌گیرد و در کارهایی مانند تشخیص چهره در عکس‌ها یا توصیه موسیقی‌هایی که ممکن است از آنها لذت ببرید، بهتر می‌شود.
یادگیری عمیق در مقابل یادگیری معمولی
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که هر برنامه رایانه‌ای است که می‌تواند بدون برنامه‌ریزی آشکار یاد بگیرد. اما یادگیری عمیق قدرتمندتر است؛ زیرا می‌تواند با انواع بیشتری از داده‌ها برخورد کند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهد.
یادگیری عمیق در عمل
یادگیری عمیق در حال حاضر به طرق مختلف جهان ما را تغییر می‌دهد:
- تلفن‌های هوشمند: دوربین گوشی شما از یادگیری عمیق برای تشخیص چهره و تنظیم فوکوس برای تصاویر بهتر استفاده می‌کند.
- موسیقی موردعلاقه شما: خدمات پخش موسیقی باتوجه‌به آنچه گوش می‌دهید آهنگ توصیه می‌کنند، به لطف یادگیری عمیق.
- پزشکان کمک می‌گیرند: یادگیری عمیق می‌تواند اسکن‌های پزشکی را تجزیه‌وتحلیل کند و به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها کمک کند.
ایسوس: باز کردن قفل قدرت یادگیری عمیق
در ایسوس، ما راه‌حل‌های نوآورانه‌ای ارائه می‌دهیم که پتانسیل یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را آزاد می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، طیف وسیعی از راه‌حل‌های سرور هوش مصنوعی قابل‌تنظیم ما به طور خاص برای مقابله با حجم کاری فشرده برنامه‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.
ایسوس از مدل‌های پایه تا سرورهای GPU با عملکرد بالا، در بهینه‌سازی اکوسیستم‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای عملکرد بهینه در آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLM) که از یادگیری عمیق برای یادگیری و انجام وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کنند، برتری دارد.
آخرین سرورهای GPU ما که توسط ابررایانه NVIDIA GH200 Grace Hopper پشتیبانی می‌شوند، عملکرد و کارایی را به سطوح جدیدی می‌رسانند. این راه‌حل‌های بهینه‌سازی‌شده هوش مصنوعی، قدرت محاسباتی و مقیاس‌پذیری موردنیاز مشاغل را برای تسریع گردش کار یادگیری عمیق ارائه می‌دهند.
اما این به پایان نمی‌رسد. ایسوس متعهد به پایداری و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای است. به همین دلیل است که راه‌حل‌های سرور ما با فناوری خنک‌کننده سازمانی همراه هستند که به کاهش مصرف انرژی و کمک به توسعه مراکز داده سبزتر کمک می‌کند.
این فقط نگاهی گذرا به چگونگی توانمندسازی کسب‌وکارها توسط ایسوس در تلاش‌های هوش مصنوعی آنها است. برای اطلاعات بیشتر در مورد آخرین سرورهای GPU، لطفاً به این وب‌سایت مراجعه کنید.
