컴퓨팅, 알고리즘 및 데이터 접근이 발전함에 따라 기업들은 음성 인식, 자연어 처리 및 이미지 분류를 통해 인사이트를 추출하고 확장하기 위해 딥 러닝을 더 광범위하게 채택하고 있습니다. 딥 러닝은 텍스트, 이미지, 오디오 및 동영상을 대규모로 해석함으로써, 추천 엔진, 감정 분석, 재무 위험 모델링 및 이상 징후 탐지를 위한 패턴을 생성할 수 있습니다.
네트워크를 학습시키는 데 필요한 계층의 수와 데이터의 양으로 인해 신경망을 처리하려면 높은 계산 능력이 필요했습니다. 게다가 기업들은 사일로에서 구현된 딥 러닝 실험의 결과를 보여주기 위해 고군분투하고 있습니다. IBM Cloud Pak® for Data의 IBM Watson Studio 딥 러닝 기능인 IBM Machine Learning Accelerator는 다음 비즈니스를 수행할 수 있도록 지원합니다.
- 클라우드에서 동적으로 컴퓨팅, 사람 및 앱을 확장합니다.
- 투명성과 가시성을 바탕으로 대규모 데이터 세트와 모델을 관리하고 통합합니다.
- 엣지에서 하이브리드 클라우드에 이르기까지 실시간 데이터를 사용하여 모델을 지속적으로 조정합니다.
- 더 빨라진 학습과 추론을 통해 클라우드와 AI 투자를 최적화합니다.
초기 프로토타입의 모델을 전사적으로 더 신속하게 구축합니다. 높은 정확도로 딥 러닝 워크로드의 학습 및 배포 시간을 앞당깁니다.
통합된 데이터 및 AI 서비스로 정보 아키텍처를 활용합니다. 컨테이너화된 하이브리드 클라우드 기반에서 앱의 딥 러닝 모델을 푸시합니다.
어디에서나 데이터와 모델 배포를 통합합니다. 워크로드 수요에 맞게 조정된 GPU 및 CPU 할당을 공유하고 최적화합니다.
대용량의 고해상도 이미지 처리 속도를 높입니다. 자동 스케일링 기능을 사용하여 처리량, 대기 시간, 가용성을 향상시킵니다.
멀티테넌시를 통해 사업부 간 및 전사적 사용을 촉진합니다. 탄력적이고 분산된 학습과 추론으로 GPU 리소스의 사용을 극대화합니다.
데이터 준비부터 모델 배포에 이르기까지 투명성과 가시성을 높입니다. 규정 준수, 법률, 보안 및 평판 위험도 줄일 수 있습니다.
- 질병 진단, 공공 안전 및 소셜 미디어를 위한 이미지 분류
- 콜센터 관리, 모바일 앱 및 자동 트랜스크립션을 위한 음성-텍스트 인식
- 이상 징후 및 사기 탐지, 자동화된 문서 유효성 검증과 사이버 보안을 위한 광학 문자 인식(OCR)
- 규정 준수, 신용 평가 및 포트폴리오 관리를 위한 금융 위험 모델링
- 감정 분석, 어조 분석 및 브랜드 모니터링을 위한 자연어 처리
- 행동 예측, 맞춤형 제안 및 차선책을 위한 추천 엔진
- 공공 안전, 도난 방지, 작업자 안전 및 재고 관리를 위한 동영상 분석
공유 컴퓨팅 리소스 풀을 사용하여 어디에서나 데이터 과학 프로젝트를 시작합니다. 학습 시간을 단축하고 더 높은 품질의 모델을 생성합니다. 일괄 처리, 스트리밍 및 대화식 배포를 위한 API 지원으로 엔터프라이즈급 학습 및 추론 서비스의 용량을 확장합니다.
대중적인 프레임워크를 지원하는 데이터 및 AI 서비스의 일부로 딥 러닝을 배포합니다. 통합된 관리 환경에서 오픈 소스 및 써드파티 툴을 집계합니다.
Red Hat® OpenShift®에서 기본적으로 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 실행합니다. 온프레미스로 데이터를 보존하고 클라우드 이식성을 유지하면서도 방화벽 내에 컨테이너화된 모델을 배포합니다.
GPU 풋프린트를 넘어, 딥 러닝 모델에 사용할 수 있는 메모리의 용량을 늘립니다. 이미지 크기가 더 크고 해상도가 더 높은 복잡한 모델을 구현합니다.
멀티테넌트 아키텍처에서 모델 요구에 맞게 조정된 컴퓨팅 성능을 할당하고 공유합니다. 사용을 극대화하기 위해 테넌트 간에 컴퓨팅 리소스를 안전하게 공유합니다.
우선순위가 높은 작업을 빠르게 실행하도록 하는 정책을 기반으로 리소스를 동적으로 확장 및 축소할 수 있습니다. 실시간 학습 시각화와 런타임 모델 모니터링을 구축합니다. 하이퍼매개변수 검색과 최적화를 자동화하여 개발 속도를 높입니다.
머신 러닝과 딥 러닝 모델을 준비, 구축, 실행, 관리합니다. 더 많은 데이터로 학습 주기를 실행하여 모델을 지속적으로 개선합니다.
사전 컴파일되고 유효성 검증된 머신 러닝과 딥 러닝 모델을 사용하여 모델 배포의 안정성과 탄력성을 높입니다. 대상 시스템에서 실행하는 데 최적화된 소프트웨어로 성능을 높입니다.
소규모에서 전사적 배포에 이르기까지 딥 러닝 모델을 관리하고 모니터합니다. 모델 공정성과 설명 가능성을 모니터하는 동시에 모델 편향과 위험을 완화합니다.
Machine Learning Accelerator 개요를 확인하세요.
데이터 및 IA 플랫폼에 모델을 배포할 때의 이점을 알아보세요.
멀티클라우드 데이터 및 AI 플랫폼인 IBM Cloud Pak for Data에서 데이터 과학 워크로드를 구축 및 실행합니다.
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