Haciendo que Deep Learning sea fácil y accesible para las empresas

By octubre 17, 2017

Hoy nos complace anunciar la unión de PowerAI de IBM con IBM Data Science Experience (DSX), diseñada para que las empresas puedan utilizar los principales marcos de Deep Learning de código abierto como TensorFlow y Caffe con sistemas acelerados para democratizar insights a través de Inteligencia Artificial (IA). Esto se espera que resulte en mejores experiencias de los clientes, nuevos modelos de negocio y mucho más.

 La distribución de software empresarial de PowerAI se está integrando en Data Science Experience, un espacio de trabajo colaborativo que ayuda a los científicos de datos a construir, administrar e implementar modelos de IA. Las bibliotecas y algoritmos PowerAI están optimizados para IBM Power Systems S822LC para computación de alto rendimiento, que aprovecha la única CPU de la industria para la GPU NVIDIA NVLink de alta velocidad de interconexión, diseñado para proporcionar un Deep Learning accelerado y excepcional.

Los usuarios que van desde los científicos de datos a los analistas de negocios ahora pueden participar en el Machine Learning y Deep Learning con el entorno de colaboración del Data Science Experience. Los científicos de datos están particularmente bien posicionados para estudiar el Deep Learning para aprovechar los datos como un diferenciador competitivo y activo.

Cuando se trata de Deep Learning, cuanto más rápido, mejor – y es por eso que la integración de PowerAI con Data Science Experience está construido para permitir a los clientes empresariales aprovechar el potencial ilimitado de la IA. Nunca es demasiado tarde para integrar Deep Learning en su empresa, e IBM se ha comprometido a abrir nuevas vías para que las empresas evalúen los datos y hagan negocios. PowerAI con el Data Science Experience sólo mejorará, y esperamos compartir más detalles sobre dichas mejoras en el futuro.

Obtenga más información sobre el Data Science Experience, PowerAI e IBM Power Systems S822LC para High Performance Computing.

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