Топ 5 кампаний лидеров в глубоком обучении

Глубокое обучение – что это?

Глубокое обучение (deep learning, DL) – подраздел машинного обучения (machine learning, ML), который в свою очередь, является подразделом искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI или ИИ).

Это один из способов машинного обучения с помощью, так называемых искусственных нейронных сетей – алгоритмов, которые эффективно имитируют структуру и функции человеческого мозга.

Глубокое обучение искусственный интеллект

Глубокое обучение (как подмножество ИИ) довольно сложный процесс, который развивает глубокое понимание предметной области, а затем предоставляет эту информацию конечным пользователям своевременно, естественно и практично.

Поскольку в таких отраслях как финансовые услуги, банковское дело и страхование, здравоохранение, государственные услуги и розничная торговля, наблюдается быстрый рост объемов генерации данных, внедрение системы глубокого обучения также растет быстрыми темпами.

Машинное обучение

В настоящее время, почти все организации используют алгоритмы машинного обучения, чтобы сделать свои бизнес-функции эффективными и результативными. Точно также компании, занимающиеся искусственным интеллектом и машинным обучением, стараются предоставить своим клиентам надежные услуги, используя свои технологии в качестве главного продукта.

Машинное обучение

Большинство примеров машинного обучения – это реализация систем с поддержкой искусственного интеллекта, которые делают задачи человека более эффективными и точными. Например, глубокое обучение помогает банковским служащим раскрыть свои рабочие способности и позволяет их финансовым организациям больше сосредоточиться на контактах с клиентами, а не на старых методах, основанных на транзакциях.

Перспективы развития

Системы глубокого обучения, также включают в себя модифицированные и самостоятельные варианты обслуживания для клиентов. Согласно недавнему исследованию от Technavio, размер рынка глубокого обучения в США, быстро вырастет в среднем более чем на 57% к 2021 г.

Зарплата

По прогнозам, глобальный рынок машинного обучения вырастет с $ 1,4 млрд. в 2017 г. до $ 8,8 млрд. к 2022г. В 2020 г. ИИ создаст 2,3 млн. рабочих мест. Размер заработной платы в данной сфере колеблется от $125 тыс. до $175 тыс.

В первой десятке самых высокооплачиваемых компаний для талантов в области искусственного интеллекта средняя зарплата легко достигает $200 тыс. Спрос на ИИ и машинное обучение очень велик. ИИ – это одна из самых захватывающих и красивых областей в которую можно попасть.

Два вида разделений

В работе с наборами данных и искусственным интеллектом/машинным обучением
обычно существует два основных разделения:

  • Аналитики данных (Data scientists).

По сути, аналитики данных помогают передавать ответы от моделей данных к
лицам, принимающим бизнес-решения. Кроме того, они помогают создавать и
адаптировать модели, которые в свою очередь помогают бизнесу задавать
правильные вопросы о своих данных.

Аналитики данных
  • Иженеры машинного обучения (Machine Learning Engineers).

Формируют очистку данных, которая позволяет аналитикам данных (о которых говорилось выше) обрабатывать огромные объемы данных. На практике, они отвечают за обеспечение моделей, определенных аналитиками данных.

Также, в их компетенции находится разработка теоретических моделей данных и доведение их до моделей производственного уровня, которые могут обрабатывать повседневную работу компаний, генерирующих терабайты данных.

Пять лучших компаний

Итак, пять лучших компаний с глубоким обучением, за которыми нужно следить в 2020 году.

NVIDIA

Платформа ИИ для разработчиков GPU NVIDIA (NVIDIA AI Platform for Developers’ GPU) — ускоренные фреймворки глубокого обучения предлагают гибкость для проектирования и обучения пользовательских глубоких нейронных сетей, а также предоставление интерфейсов для часто используемых языков программирования, таких как C/C++, Python. Это творение NVIDIA — одного из лучших в мире разработчиков глубокого обучения.

nvidia

Sensory

Sensory – основанная в Силиконовой долине компания по разработке программного обеспечения искусственного интеллекта и глубокого обучения. Компания сосредоточивается на предоставлении продуктов и услуг для совершенствования пользовательского опыта с помощью встроенных технологий машинного обучения, таких как обработка голоса, зрения и разговорной речи. Кроме того, Sensory’s TrulySecure использует подход глубокого обучения в алгоритмах распознавания наших лиц и голосов.

Qualcomm

Qualcomm Combined – одна из ведущих телекоммуникационных компаний со штаб-квартирой в Сан-Диего. Компания предлагает решения в сфере ИИ и глубокого обучения для различных конечных устройств включая смартфоны, автомобили и другие транспортные средства. Также использует последние технологии глубокого обучения для энергоэффективных приложений на аппаратном, алгоритмическом и программном обеспечении.

Amazon

Amazon SageMaker предоставляет разработчикам и аналитикам данных возможность быстро формировать, обучать и организовывать модели машинного обучения. Это сервис, который охватывает весь рабочий процесс машинного обучения. Включая обозначение и подготовку данных, выбор алгоритмов и обучение модели. SageMaker способен делать прогнозы и предлагать способы действий.

Amazon

Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) – это набор инструментов с открытым исходным кодом. CNTK позволяет пользователю легко понять и сочетать общие типы моделей. Они включают сети прямого распространения (feed-forward DNN), сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Network, CNN) и рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural networks, RNN).

Что такое глубокое обучение (Deep Learning) и почему это важно?

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Подробнее в Время новых технологий
Нанодиагностика
Нанотехнология и наномедицина

Чем занимается нанотехнология и наномедицина? Нанотехнология и наномедицина тесно связаны друг с...

Закрыть