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AI、机器学习和深度学习与GPU的联系

人工智能有着广泛和深远的影响,在各个领域都有着广泛的应用和扩展。GPU高性能计算于人工智能领域,也推动着AI的发展。

在AI时代,“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”这3个概念经常出现在我们眼前,也经常被人混淆。实际上,三者出现的时间不同,概念不同,但又有所联系。

人工智能(Artificial Intelligence, AI) 出现在20世纪50年代,1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences)上确认人工智能这个术语以来,AI由此诞生,在处理任务时具有人类智能特征的机器。它具有组织和理解语言,识别对象和声音以及学习和解决问题的能力。

机器学习(Machine Learning, ML)出现在20世纪80年代,是实现人工智能的方法,使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。“训练”包括将大量数据加载到模型中,并自动调整和改进算法。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域,传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分,机器学习算法可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

深度学习(Deep Learning, DL) 是实现机器学习的一种技术,近几年成为一个单独的概念,成为人工智能领域的“网红担当”。

“深度学习”的概念受到大脑结构和功能(即许多神经元的互连)的启发。人工神经网络(ANNs)是模拟大脑生物结构的算法。在人工神经网络中,存在具有独立处理层的“神经元”,并且这些“神经元”与其他“神经元”相连。每个处理层都有特定的学习功能,例如图像识别中的曲线/边缘。正是这种分层赋予了深度学习的概念名称,其中深度是通过使用多层而不是单个独立层来实现的。

 

深度学习的架构与GPU的计算原理不谋而合。GPU 拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心(专为同时处理多重任务而设计)组成的大规模并行计算架构,适合大数据处理和并行计算。

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