GPU Machine Learning, die Zukunft der künstlichen Intelligenz

Lernen. Per Definition ist Lernen einfach bekannt als: Wissen, das durch Studium, Ausbildung, Praxis oder durch Lehren erlangt wird.

Es ist erwiesen, dass jeder intelligente Organismus lernt. Manche Lebewesen entwickeln sich, um miteinander zu kommunizieren. Andere zeigen das Potenzial, Wissen über verschiedene Arten zu vermitteln. Die Fähigkeit, auf einem höheren Kompetenzniveau zu lernen und zu kommunizieren, ist jedoch tatsächlich das, was uns zu Menschen macht.

Die Fähigkeit, durch Experimentieren und Schlussfolgerungen aus unseren Fehlern und unserer Vergangenheit zu lernen und gleichzeitig Informationen zu analysieren, führt zum Erwerb neuer Fähigkeiten, tiefergehendem Wissen und allgemeinem Verständnis.

Auch wenn die menschliche Natur es zulässt, dass Fehler wiederholt werden, eröffnet die Fähigkeit, unser Lernen weiterzuentwickeln, die Möglichkeit, bedeutendere Ergebnisse zu erzielen. Mit solchen Ergebnissen gehen neue Erfindungen einher und treiben den Fortschritt in allen Bereichen unseres Lebens voran. Darüber hinaus sind wir trotz all unserer Fehler und Unzulänglichkeiten durch das Streben nach Wissen und die Weiterentwicklung unseres Lernens zu der fortgeschrittenen Spezies geworden, die wir heute sind.

Geschichte

Computermodelle begannen in den frühen 1950er Jahren. Arthur Samuel, ein amerikanischer Pionier auf dem Gebiet von Computerspielen und künstlicher Intelligenz, prägte 1959 den Begriff „Maschinelles Lernen“. Damals begann sich das Konzept des Maschinellen Lernens von einer Theorie zur Realität zu entwickeln. Das Ziel des maschinellen Lernens besteht und war schon immer darin, dass eine Maschine die Fähigkeit erlangt, auf der Grundlage mehrerer verschiedener Datentypen zu lernen und letztendlich Vorhersagen zu treffen, Expertenantworten zu geben oder Vermutungen anzustellen, ohne dass sie explizit darauf programmiert werden muss, wie sie vorgehen soll Also. Die Lösungen einer Maschine basieren auf ihrem erworbenen Wissen: nicht durch Code vorgegeben. Maschinelles Lernen und damit Künstliche Intelligenz sind Konzepte, die das Erkennen, Verstehen und Analysieren von Daten ermöglichen. Diese Konzepte haben sich im Laufe der Zeit rasant weiterentwickelt. In den meisten Fällen waren die technologischen Einschränkungen das Hindernis für einen fortgeschritteneren Fortschritt. Bis vor Kurzem nutzte das maschinelle Lernen (genauer gesagt sein Teil namens „Deep Learning“) die Vorteile leicht erhältlicher und erschwinglicher Recheninfrastrukturen, die mithilfe fortschrittlicher Algorithmen die parallele Verarbeitung komplexer mathematischer Aufgaben bewältigen konnten.

Diese Entwicklungen führten zu begrenzten Ergebnissen. Infolgedessen setzte ein sogenannter „KI-Winter“ ein, in dem die Branche eine Phase reduzierter Finanzierung und geringeren Interesses an künstlicher Intelligenz erlebte. Der im Jahr 1984 entstandene Begriff begann aufgrund starker Kürzungen der Fördermittel Gegenstand einer öffentlichen Debatte, woraufhin das Ende ernsthafter Forschung folgte. Das Interesse am maschinellen Lernen begann Anfang der 2000er Jahre mit der Schaffung der Torch-Softwarebibliothek (2002) und ImageNet (2009) zuzunehmen. Das Gegenteil eines „KI-Winters“, ein „KI-Frühling“, begann sich Anfang 2010 abzuzeichnen. Jetzt, im Jahr 2018, schlagen wir die Seite auf, was zu einem globalen Branchenaufschwung mit KI und maschinellem Lernen führen könnte.

Es lohnt sich, die traditionelle Hierarchie dieser Systeme zu erklären: Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens und maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz.

Vor allem der Fortschritt der traditionellen KI (d. h. wissensbasierter, regelbasierter Systeme wie das Schachprogramm Deep Blue) kam ins Stocken, bis in den letzten zehn Jahren große Mengen digitalisierter Daten und Rechenleistung verfügbar wurden. Dies hat es rechenintensiven Algorithmen ermöglicht, aus Daten zu lernen. Zu diesem Zeitpunkt begannen ML und DL zu glänzen und waren in der Lage, die Funktionsweise vieler Branchen zu revolutionieren.

Maschinelles Lernen vs. Künstliche Intelligenz vs. Deep Learning

Industrie

Derzeit beginnen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning, in den folgenden Branchen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen:

Gesundheitspflege

Das Gesundheitswesen ist einer der größten Bereiche, in dem enorme Mengen an Wissen, Daten, Variablen, Statistiken und Unbekannten verwaltet werden. Allerdings stehen nicht nur Daten, sondern auch die Gesundheit und das Wohlbefinden von uns selbst und unseren Lieben auf dem Spiel. Angesichts dieser hohen Risiken ist und bleibt der medizinische Bereich eine der wichtigsten Branchen, in denen sich KI-Anwendungen bewähren und beweisen können.

Die Analyse scheinbar unüberwindbar großer Datensätze und unzähliger Datensätze zur Identifizierung von Trends und Tendenzen auf der Grundlage unbegrenzter Variationen von Krankenakten, Krankheitsmustern, genetischen Tendenzen usw. ist genau der Vorteil eines gut trainierten und anpassungsfähigen KI-Systems. Erwägen Sie die Analyse des menschlichen Genoms, um Heilmittel für Krankheiten zu finden oder lebensrettende Entdeckungen zu beschleunigen. Diese realen Anwendungen sind nur einige Beispiele für Anwendungsszenarien, die uns die Medizin in naher Zukunft bieten kann.

Während sich viele dieser Anwendungen in der kontinuierlichen Entwicklung befinden und Ärzten und Forschern gleichermaßen helfen, befinden wir uns noch in einem sehr frühen Stadium der Entdeckung und Nutzung des vollen Potenzials der KI in diesem Bereich. Durch den unermüdlichen Einsatz von Wissenschaftlern, Entwicklern und Hardwareherstellern durchbrechen wir schnell neue Leistungsbarrieren. GPU-Hersteller wie NVIDIA und Intel versorgen die Branche mit den notwendigen Hardwarebausteinen, um bessere, schnellere und präzisere Ergebnisse zu erzielen, die zu exponentiellen Verbesserungen unserer menschlichen Gesundheit, unseres Lebensunterhalts und des allgemeinen Wohlbefindens der ganzen Welt führen werden.

Robotik

Von der Logistik über das Militär bis hin zur Fertigung spielt die Robotik in der heutigen Lieferkettenbranche eine enorme Rolle. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Anwendungen wurden bereits fortgeschrittene Automatisierungsgrade erreicht. Die Fähigkeit von Robotern, Objekte zu bauen, zu manipulieren, zu kategorisieren, zu sortieren und zu bewegen, ist zu einem Eckpfeiler der modernen Fertigungsindustrie geworden. Darüber hinaus werden luft- und landgestützte Drohnen sowie autonome Fahrzeuge bei Rettungseinsätzen, beim Militär, in der öffentlichen Sicherheit, im Transportwesen, in der Unterhaltung, in der Landwirtschaft und sogar in der Medizin eingesetzt. Der kombinierte Einsatz von künstlicher Intelligenz und Robotik hält täglich in immer mehr Branchen Einzug.

Die Weltraumforschung ist ein weiterer wichtiger Industriezweig, der auf den Einsatz von KI und Robotik angewiesen ist. Interessanterweise ist die NASA zwar kein Zweig des US-Militärs, aber ein unabhängiger Zweig der Regierung. Daher sind viele Technologien, darunter auch Robotik, bereits im Einsatz, lange bevor sie öffentlich bekannt werden. Die Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Technologie, Industrie und Energie war schon immer vorherrschend, und es gibt kein besseres Beispiel als die Erforschung des Weltraums.

Marketing

Deep Machine Learning verändert das Spiel für die Marketingbranche wirklich. Vermarkter streben danach, ihr Publikum einzubeziehen, zu verführen und aufzuklären. Die Anwendbarkeit von Deep Learning ist nahezu unbegrenzt. Es ermöglicht nicht nur ein klareres Verständnis und eine bessere Zielerkennung; Es schafft auch einzigartige und persönliche Engagements, die auf Verhaltensmustern und der Schaffung rechtzeitiger Gelegenheiten basieren. Durch die Identifizierung der idealen Kunden und die Bestimmung des günstigen Kaufzeitpunkts eines Kunden kann die Anwendbarkeit von Markttrends durch GPU Machine Learning Märkte und Branchen revolutionieren. „Deep Learning ist bereits jetzt eines der bedeutendsten Beispiele für Technologie zur Maximierung von Chancen und zur drastischen Verbesserung der Kosteneffizienz für Unternehmen.“ Die Ad-Tech-Branche nutzt beispielsweise Deep Learning für Vorhersagen und Echtzeitgebote, um Chancen zu erkennen und zu maximieren und die Kosteneffizienz radikal zu verbessern.

Einzelhandel

Der Einzelhandel setzt seit Jahren auf KI. Von der Verfolgung von Lagerbeständen bis hin zur Überwachung des Fußgängerverkehrs werden umfangreiche Rechendaten für eine Branche, die oft Schwierigkeiten hat, über Wasser zu bleiben, immer wichtiger. Denken Sie einen Moment über die Zukunft des Einzelhandels nach. Stellen Sie sich vor: Ein dicht verteiltes Kamerasystem, das in einem Geschäft installiert ist, kombiniert mit KI-Bilderkennung und spezifischen Scanfunktionen, könnte es registrierten Kunden ermöglichen, Artikel abzuholen und das Geschäft zu verlassen, ohne eine Ladenkasse aufsuchen zu müssen. Der gekaufte Betrag wird beim Verlassen automatisch von der Kreditkarte des Kunden abgebucht.

Viele Einzelhändler experimentieren mit dieser Art von KI-Anwendung, um langfristige Kosteneinsparungen und unübertroffenen Kundenkomfort zu erzielen. Es gibt auch eine Strategie zur Kundenbindung, zur Produktplatzierung für den Fußgängerverkehr und zur Erreichbarkeit.

Einsatz künstlicher Intelligenz im E-Commerce

Von Chatbots bis hin zum Vorschlag neuer Produkte auf der Grundlage früherer Käufe oder recherchierter Produkte - künstliche Intelligenz und Deep Learning sind in der E-Commerce-Branche allgegenwärtig. Diese Technologien schaffen eine persönliche Note beim Kunden und ermöglichen dem Vermarkter digitales Tracking. Darüber hinaus war das Erkennen und Vorhersagen von Mustern im Verbraucherverhalten für Branchen wie Fluggesellschaften und das Gastgewerbe revolutionär. Bedenken Sie, wie schnell sich Preise aufgrund von Ereignissen oder Musterschwankungen ändern und anpassen können. Diese Informationen werden durch detaillierte KI maßgeschneidert, um sowohl die Produktivität als auch den Unternehmensgewinn zu maximieren.

Cybersicherheit und maschinelles Lernen

Von Sicherheitspenetrationstests und -überwachung bis hin zu Erkennung und Prävention nehmen maschinelles Lernen und Deep Learning beim Schutz vor Cyber-Bedrohungen exponentiell zu. Deep Learning wird in erster Linie zur Identifizierung von Anomalien und bösartigem Verhalten eingesetzt, beispielsweise von böswilligen Akteuren oder solchen, die Schaden anrichten wollen. Es kann eine Bedrohung im Frühstadium erkennen oder im Idealfall einen Angriff gänzlich verhindern. Gut konzipierte DL-Algorithmen und -Lösungen unterstützen Sicherheitsexperten bei der Bewertung von Risiken und helfen dabei, ihren Fokus von der Betrachtung potenziell tausender Vorfälle auf die Analyse der aggressivsten Angriffe zu verengen. DL-Algorithmen bieten häufig eine visuelle Darstellung für eine umfassendere und schnellere Analyse. Von der Erkennung, Vorhersage und Verhinderung von DDoS-Angriffen bis hin zu Netzwerk- und Systemeinbrüchen ist DL zum Eckpfeiler vieler zuverlässiger Tools geworden, die SOC-Teams täglich nutzen.

Fahrerlose Fahrzeuge

Große Akteure der Mitfahrgemeinschaft wie Uber und Lyft haben seit langem erkannt, wie wichtig selbstfahrende Fahrzeuge für die Erweiterung ihrer Plattform sind. Sogar Technologiegiganten wie Google und Apple beschäftigen sich mit der Idee der fahrerlosen Technologie, wobei Googles Waymo-Programm und Apples (zugegebenermaßen geheimes) „Project Titan“ in letzter Zeit Schlagzeilen machen. Natürlich greifen auch große Automobilhersteller mit Automatisierungsverbesserungen wie den „Autopilot“-Funktionen von Tesla ins Wasser. Das Streben nach vollkommener Autonomie im Transportwesen ist ein hohes Ziel, das aber viele eifrig anstreben.

Deep Learning und Inferenz bilden den Kern dieser Branche, und obwohl sie mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert ist, die von technologischen Hindernissen bis hin zu staatlichen Vorschriften reichen, ist die Tatsache, dass wir für private und industrielle Zwecke von selbstfahrenden Fahrzeugen umgeben sein werden, unvermeidlich. Auch wenn wir vielleicht noch keine vollständig autonome Verkehrsgesellschaft sind, wird eine intelligente, selbstfahrende automatisierte Zukunft in den kommenden Jahren Realität sein.

Personal- und Personalbeschaffungsbranche

HR ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI und DL einer überlasteten Branche helfen können. Unternehmen wie LinkedIn und GlassDoor nutzen diese Technologie seit Jahren. Das Durchsuchen von Profilen nach Fachkenntnissen, Branchenerfahrungen, Aktivitäten, Standorten und sogar Wettbewerbererfahrungen ist in der modernen Welt nicht mehr unerlässlich.

Die Zeiten, in denen ein Lebenslauf vollständig einer Begutachtung unterzogen wurde, sind so gut wie vorbei. Jetzt können sich Algorithmen ein viel besseres Bild von Ihrer Erfahrung und Persönlichkeit machen, und zwar nicht nur auf der Grundlage Ihres Lebenslaufs, sondern auch Ihrer sozialen Medien und Online-Präsenz in Kombination mit Verhaltensmustern Ihres Profils (Alter, Geschlecht, Standort usw.). Ihre Interessen sowie theoretische Vorhersagen über Ihren nächsten Schritt (wechseln Sie häufig den Job) werden mit denen anderer potenzieller Kandidaten verglichen, um die Wahrscheinlichkeit einer Einstellung zu ermitteln.

So aufdringlich dies zunächst auch erscheinen mag, Automatisierung und Algorithmen haben den entscheidenden Vorteil, dass sie alle persönlichen Vorlieben und Vorurteile der Personalvermittler selbst umgehen. DL und KI werden letztendlich die Zukunft des Personalwesens bestimmen.

Finanzindustrie

Die Aufdeckung/Prävention von Betrug gehört zu den relevantesten und öffentlichsten Risiken, mit denen Banken und Zahlungsanbieter konfrontiert sind. GPU-Deep-Learning- und Künstliche-Intelligenz-Plattformen unterstützen die Vorhersage wirtschaftlicher und geschäftlicher Wachstumschancen, um fundierte Anlageempfehlungen abzugeben und/oder vorzuschlagen, die das Risiko minimieren. Ein System, das die gesamte Branche kontinuierlich auf musterbildende Trends überwacht, ist nicht nur unerlässlich, sondern im menschlichen Maßstab auch unmöglich. Unternehmen, die KI- und DL-Technologien nutzen, erhöhen ihre Chancen, etablierte Marktteilnehmer zu stören, enorm.

Wetter-, Klima- und seismische Daten

Künstliche Intelligenz spielt in der Wetterbranche eine wesentliche Rolle - von der Vorhersage von Wettermustern über die fortschrittliche Sturmmodellierung bis hin zur Katastrophenvorsorge. Durch die ständige Überwachung potenzieller Netzwerkbedrohungen können Gegenmaßnahmen ergriffen werden, damit Menschen bei Naturkatastrophen wie Hurrikanen, Tornados, Erdbeben oder sogar Waldbränden und Überschwemmungen ein Gebiet evakuieren können.

Die genaue Vorhersage einer Naturkatastrophe oder der möglichen Zerstörung städtischer Infrastruktur oder Ernten kann es Investmentfirmen und Börsenteilnehmern ermöglichen, ihre Gewinne zu maximieren und ihr Risiko mit der richtig platzierten (oder vermiedenen) Investition zu minimieren. Darüber hinaus profitiert die Öl- und Gasindustrie vom Einsatz von KI bei der Verteilung unterirdischer Ressourcen, Taschengrößen und Standorten, was eine maximale Effizienz, aber auch eine Minimierung der Umweltbelastung ermöglicht.

Große Daten

Data Mining, statistische Analysen und Prognosen haben unglaubliche Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Märkten und werden bei geschäftlichen und politischen Entscheidungen immer wichtiger. Die enorme Datenmenge, die gesammelt wird, ist nicht nur für die KI und ihre Vorhersagealgorithmen nützlich, sondern die Möglichkeit, sofort auf historische und Echtzeitinformationen zuzugreifen, ermöglicht es Entscheidungsträgern in allen Bereichen, fundiertere Entscheidungen zu treffen kalkulierte Entscheidungen (abgesehen von persönlichen menschlichen Vorurteilen).

Während KI bei der Vorhersage und Mustererkennung großer Datenmengen helfen kann, ist der Mensch letztendlich für die endgültige Entscheidungsfindung verantwortlich und haftet daher für alle Konsequenzen. Mithilfe eines gut trainierten KI-Algorithmus werden diese Folgen immer geringer.

Geben Sie GPU Machine Learning ein

Vor nicht allzu langer Zeit wurden bahnbrechende technologische Fortschritte für die Machine- und Deep-Learning-Branche entwickelt. Die Grafikverarbeitungseinheit oder der GPU-Server wurde erstellt. Die meisten CPUs arbeiten effektiv bei der Verwaltung komplexer Rechenaufgaben, aber aus Leistungs- und Finanzsicht sind CPUs nicht ideal für Deep-Learning-Aufgaben, bei denen Tausende von Kernen benötigt werden, um parallel an einfachen Berechnungen zu arbeiten. Der Einsatz von Allzweck-CPUs ist für solche Zwecke tendenziell unerschwinglich, und daher kam die Entwicklung der GPU.

Ursprünglich für die Bildwiedergabe und -bearbeitung entwickelt, erkannten die Entwickler, dass sie GPUs aufgrund der Art ihres Designs und ihrer enormen Fähigkeit zur Parallelverarbeitung auch für andere Aufgaben verwenden könnten. Mit Tausenden einfacher Kerne pro einzelner GPU wurden diese Komponenten schnell zur Grundlage für die heutigen Deep-Learning-Anwendungen.

Deep-Learning-Training

Deep Learning Neuronale Netze werden immer komplexer. Die Anzahl der Schichten und Neuronen in einem neuronalen Netzwerk nimmt erheblich zu, was die Produktivität senkt und die Kosten erhöht. Deep-Learning-Bereitstellungen, die GPUs nutzen, reduzieren die Größe der Hardware-Bereitstellungen drastisch, erhöhen die Skalierbarkeit, verkürzen die Schulungs- und ROI-Zeiten drastisch und senken die Gesamtbetriebskosten für die Bereitstellung.

Deep-Learning-Inferenz

Trainierte neuronale Netze werden zur Inferenz in Produktionsumgebungen eingesetzt. Ihre Aufgabe besteht darin, gesprochene Wörter, Bilder zu erkennen, Muster vorherzusagen usw. Wie beim Training ist die Geschwindigkeit von größter Bedeutung, insbesondere wenn es um „Live-Vorhersagen“ geht. „Neben Verarbeitungsgeschwindigkeiten; Auch Durchsatz, Latenz und Netzwerkzuverlässigkeit spielen eine entscheidende Rolle. Die Bereitstellung von GPUs in der Cloud ist die Lösung.

Entwickler, Datenwissenschaftler und Hardwarehersteller nutzten diese Gelegenheit, wobei NVIDIA auf der Hardwareseite die Nase vorn hatte. Dank Unternehmen wie NVIDIA gibt es mittlerweile ein entwickeltes Software-Ökosystem, das eine breite Palette von Deep-Learning-Frameworks, -Anwendungen und -Bibliotheken unterstützt. GPUs glänzen mit der Fähigkeit, mehrere Prozessorkerne zu nutzen und so zu skalieren, dass sie enorme Mengen gleichzeitiger Anweisungen verarbeiten können. Allzweck-CPUs haben im KI-Segment aufgrund ihrer Kosteneffizienz immer noch einen größeren Einfluss, sodass sie leicht als Komponenten für Inferenz und zur Unterstützung von GPUs in Netzwerk- und Speicherteilen von Rechenaufgaben verteilt werden können. Grafikprozessoren sind wirklich Spitzenreiter im High-Tech-Bereich, um den enormen und kontinuierlich steigenden Bedarf an infrastrukturparallelen Verarbeitungsfunktionen zu decken.

Von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Deep Learning, Big-Data-Manipulation, 3D-Rendering und sogar Streaming ist der Bedarf an Hochleistungs-GPUs unbestreitbar. Da Unternehmen wie NVIDIA einen Wert von über 6,9 Milliarden US-Dollar haben, steigt die Nachfrage nach technologisch leistungsstarken Rechenplattformen in Rekordtempo. Darüber hinaus wird der prognostizierte Deep-Learning-Markt für 2018 auf 3,1 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2023 auf über 18 Milliarden US-Dollar anwachsen.

Viele tiefe neuronale Netze werden regelmäßig mit neuen Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) eingesetzt. Dies macht es nahezu unmöglich und unvorsichtig, sie alle zu nennen. Obwohl wir nicht die Möglichkeit haben, mit jedem aufgebauten Netzwerk zu interagieren, gibt es einige sehr reale Anwendungsfälle, mit denen wir täglich interagieren. Gesichtserkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung gehören zu den bekanntesten Deep-Learning-Anwendungen.

CNNs beschäftigen sich in der Regel mit bildbezogenen Aufgaben, während RNNs sich besser mit Stimm- und Sprachmustern auskennen. Es gibt jedoch viele weitere Deep-Learning-Frameworks, die tendenziell besser für verschiedene Aufgabenvarianten geeignet sind. Zu den beliebtesten Frameworks gehören:

• TensorFlow - eines der beliebtesten DL-Frameworks heute und hervorragend für Spracherkennung, Textklassifizierung und andere NLP-Anwendungen. TensorFlow funktioniert sowohl mit CPUs als auch mit GPUs.
• Keras - eignet sich hervorragend für die Textgenerierung, Klassifizierung und Spracherkennung und eignet sich gleichermaßen für die Ausführung auf GPU und CPU und verwendet die Python-API. Keras wird oft mit Tensorflow installiert.
• Chainer - am besten für Spracherkennung und maschinelle Übersetzung geeignet, unterstützt CNNs und DNNs gleichermaßen sowie NVIDIA CUDA und Multi-GPU-Knoten. Chainer basiert auf Python.
• Pytorch - wird hauptsächlich für maschinelle Übersetzung, Textgenerierung und Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet und sorgt für hervorragende Leistung auf der GPU-Infrastruktur.
• Theano - geeignet für Textklassifizierung und Spracherkennung, aber vor allem ermöglicht dieses Framework die Erstellung neuer Modelle für maschinelles Lernen und verwendet eine Python-Bibliothek.
• Caffe/Caffe2 - geschätzt für seine Leistung und Geschwindigkeit, wird hauptsächlich für Bilderkennungszwecke von CNN verwendet. Es verwendet eine Python-Schnittstelle und verfügt über viele vorab trainierte Modelle, die bereitgestellt werden können, ohne dass Code mit Model Zoo geschrieben werden muss. Caffe/Caffe2 funktioniert gut mit GPUs und lässt sich gut skalieren.
• CNTK - funktioniert gut mit CNN- und RNN-Typen für die jeweilige Bild- und Spracherkennung sowie textbasierte Daten. Es unterstützt eine Python-Schnittstelle und bietet eine hervorragende Skalierbarkeit über mehrere Knoten hinweg sowie eine außergewöhnliche Leistung.
• MXNET - unterstützt mehrere Programmiersprachen und CNN- und RNN-Netzwerke, eignet sich sehr gut für Bild-, Sprach- und NLP-Aufgaben und ist sehr skalierbar und GPU-fokussiert.

Fazit: GPU Machine Learning und KI

Wenn die aktuellen Interessen (sprich: Finanzierung) auf dem gleichen Niveau bleiben und der Roboteraufstand die Investoren einige Jahre lang nicht abschreckt, werden wir nur weitere Fortschritte in diesem Bereich sehen.

Das menschliche Gehirn ist ein sehr kreatives und leistungsfähiges Organ, und es ist nicht besonders einfach, es durch eine Kombination aus Software und Hardware nachzuahmen. Wir als Spezies werden jedoch unsere Technologie weiter vorantreiben, unsere neuronalen Netze verbessern, neue Deep-Learning-Techniken entwickeln, leistungsfähigere und leistungsfähigere Software produzieren und weiterhin an dem ultimativen Ziel arbeiten, eine Welt zu schaffen, in der Computer uns helfen können, schneller voranzukommen und zu verstehen besser und schneller lernen.

Wird uns dies letztendlich zur Entwicklung der Singularität führen? Wahrscheinlich nicht, aber wir werden es sicherlich irgendwann herausfinden. Künstliche Intelligenz und Deep Learning schaffen derzeit enorme Marktchancen auf globaler Ebene und zielen darauf ab, unser Leben und die Welt um uns herum zu verbessern. Es definiert nicht nur Branchen und Märkte neu, sondern seine Anwendungen verändern auch das Leben.