Was ist Deep Learning?
Definition von Deep Learning
Beim Deep Learning werden Lernalgorithmen sowie ständig wachsende Datenmengen in große künstliche, neuronale Netzwerke eingespeist. Die Fähigkeit der Netzwerke zu "denken" und zu lernen, verbessert sich kontinuierlich, je mehr Daten verarbeitet werden. "Deep" bezieht sich auf die vielen Schichten, die das neuronale Netzwerk mit der Zeit ansammelt. Je vielschichtiger das Netzwerk wird, desto besser wird die Leistung. Während Deep Learning derzeit meistens unter menschlicher Aufsicht erfolgt, besteht das Ziel darin, neuronale Netzwerke zu schaffen, die sich selber schulen und unabhängig "lernen" können.
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Die Gründe für Deep Learning
Neuronale Netze gibt es schon seit den 1950er Jahren. In den letzten Jahren ist jedoch sowohl die Rechenleistung als auch die Datenspeicherung so weit fortgeschritten, dass Deep Learning für die Erstellung neuer, spannender Technologien eingesetzt werden kann.
Die meisten Unternehmen haben die Integration von Deep Learning in ihre Geschäftsprozesse oder Produkte noch vor sich. Dennoch steht diese Art des maschinellen Lernens hinter allen "intelligenten" Technologien – von Sprach- und Bilderkennungssoftware bis hin zu selbstfahrenden Autos. Fortschritte beim Deep Learning und in der Robotertechnik können schon bald zu intelligenter, medizinischer Bildgebungstechnologie mit zuverlässiger Diagnosestellung, selbststeuernden Drohnen sowie Anlagen und Infrastrukturen jeder Art mit eigenständiger Wartung führen.
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HPE Deep Learning
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Vorteile von künstlicher Intelligenz und Deep Learning für die Fertigung
Überzeugen Sie sich selbst, wie Fertigungsunternehmen CAE- (Computer-Aided Engineering) und datengesteuerte KI- und Deep Learning-Technologien miteinander kombinieren, um auf profitable Weise Prozesse zu verbessern und Support für mehr Produkte anzubieten.
- Mehr Wertschöpfung in der Fertigung mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning
- Deep Learning profitiert von HPC
- Herausragende KI- und DL-Lösungen und -Ressourcen