Моделирование ИИ: интеллектуальная основа аналитики

Что такое моделирование ИИ?

После сбора и подготовки данных третий этап в конвейере данных предусматривает создание интеллектуальных моделей машинного обучения для поддержки расширенной аналитики. Эти модели используют различные типы алгоритмов, такие как линейная или логическая регрессия для распознавания моделей данных формирования заключений способом, повторяющим опыт человека. Другими словами, моделирование ИИ — это создание процесса принятия решений, который проходит в три основных этапа:

• Моделирование. Первый этап — создание модели ИИ, которая использует сложный алгоритм или слои алгоритмов, которые интерпретируют данные и формируют решения на основании этих данных. Успешная модель ИИ может служить в заменителем человеческого опыта в любом конкретном сценарии использования.
• Обучение моделей ИИ. Второй этап — обучение модели ИИ. Чаще всего обучение включает обработку больших объемов данных с помощью модели ИИ циклами итеративных тестов и проверку результатов для обеспечения точности, а также того, что поведение модели является ожидаемым и желаемым. Во время этого процесса инженеры находятся рядом, чтобы менять и совершенствовать модель ИИ по мере ее обучения.
• Формирование логических выводов. Третий этап называется формирование логических выводов. Этот этап относится к развертыванию модели ИИ в реальных вариантах использования, где модель ИИ регулярно делает логические заключения на основании доступных данных.

ИИ/МО — это сложный процесс с высокими требованиями к вычислениям, хранению, безопасности данных и сетевому обеспечению. Масштабируемые процессоры Intel® Xeon®, системы хранения и сетевых решений, а также инструменты Intel® AI и оптимизация программного обеспечения обеспечивают широкий спектр ресурсов, которые помогают предприятиям быстро и безопасно проектировать и легко и экономически выгодно развертывать решения ИИ/МО.

Машинное и глубинное обучение

ИИ — это обобщающее понятие, которое относится к любой методике, когда машины или компьютеры имитируют способность принятия решений на основании доступных данных подобно людям-операторам. Машинное обучение конкретно является применением ИИ в форме алгоритмов для выполнения автоматизированных задач. Главное свойство машинного обучения состоит в том, что при получении большего количества данных оно обучается и со временем принимает более эффективные решения.

Глубинное обучение — это специализированная категория машинного обучения, где структура алгоритмов ИИ имеет несколько слоев и является более мощной, создавая так называемую нейронную сеть. Модели глубинного обучения по-прежнему будут проходить процесс интерактивного тестового цикла, где инженеры будут постоянно корректировать модель для повышения точности и формирования способности модели распознавать больше тонких слоев и расширения возможностей машинного обучения.

Общие типы алгоритмов ИИ

Задача моделей ИИ — использовать один или несколько алгоритмов для прогнозирования результатов или принятия решений путем попытки понять взаимосвязь между разными вводами разнообразных типов. Модели ИИ отличаются подходом к этой задаче, и разработчики ИИ могут развертывать несколько алгоритмов вместе для достижения поставленной цели или функции.

• Линейная регрессия показывает линейные отношения между одним или несколькими вводами X и выводами Y, которые зачастую представлены простым линейным графиком.
• Логистическая регрессия показывает отношения между бинарной переменной X (например, «верно» или «неверно», «присутствует» или «отсутствует») и выводом
• Линейный дискриминантный анализ действует как логическая регрессия, кроме того, что исходные данные характеризуются отдельными категориями или классификациями.
• Деревья решений применяют разветвленные модели логики к набору вводных данных, пока дерево решений не придет к заключению.
• Наивный классификатор Байеса — это метод классификации, который предполагает, что между исходными вводами нет никаких взаимосвязей.
• K-nearest neighbor — это метод классификации, который предполагает, что вводные данные с аналогичными характеристиками будут находиться рядом, если создать график их корреляции (с точки зрения Евклидова расстояния).
• Квантизация вектора обучения похожа на k-nearest neighbor, но вместо измерения расстояния между отдельными точками данных, модель будет сходиться как точки данных в прототипы.
• Алгоритмы метода опорных векторов устанавливают разделитель, называемый гиперплоскость, который четко разделяет точки данных для более точной классификации.
• Алгоритм Комбинирование соединяет вместе несколько алгоритмов для создания более точной модели, а алгоритм случайного леса сочетает разные деревья принятия решений для получения более точного прогнозирования.
• Глубокие нейронные сети относятся к многослойной структуре алгоритмов, через которые должны пройти вводные данные с кульминацией в финальном прогнозе или точке принятия решения.

Технологические требования моделирования ИИ

Модели ИИ становятся настолько большими, что для их эффективного обучения требуется больше данных. И чем быстрее вы сможете перемещать данные, тем быстрее вы сможете обучать и развертывать модель. Платформы на базе технологий Intel® помогают обеспечить конфигурации, настроенные для рабочих нагрузок ИИ, с помощью высокопроизводительных процессоров, систем хранения большой емкости и сетевых коммутирующих матриц с высокой пропускной способностью, которые могут поддерживать интенсивный трафик.

• Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® 3-го поколения обеспечивают большое количество ядер, высокую емкость памяти, возможности подключения устройств PCI 4.0, а также функции ИИ и безопасности, являющиеся эксклюзивными для платформ Intel®. Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) ускоряет формирование логических выводов глубинного обучения, сокращая требования к памяти. Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX) помогает изолировать рабочие нагрузки в памяти для более высокой безопасности системы и обеспечения совместного обучения моделей ИИ во многосторонних вычислениях (модели ИИ разных организаций могут обучаться на одних и тех же зашифрованных наборах данных).
• Технология Intel® Optane™ дополняет решения хранения и памяти. SSD-накопители Intel® Optane™ DC обеспечивают большую емкость с интерфейсами PCIe, которые позволяют разместить данные ближе к процессу и обеспечивают невероятные скорости ввода-вывода. Энергонезависимая память Intel® Optane™ обеспечивает большую емкость и производительность, близкую к DRAM, и позволяет сохранять данные в памяти во время перезагрузки или при отключении системы.
• Сетевые адаптеры Intel® Ethernet серии 800 и Intel® Silicon Photonics обеспечивают скорость до 100GbE и являются основой для систем коммутации ЦОД с низкой задержкой, которые обеспечивают работу вашего аналитического движка.

Программные решения Intel® для ИИ/МО

Огромное количество вариантов программного обучения для машинного и глубинного обучения, представленных на рынке, может легко обескуражить. Однако благодаря предложениям Intel вы можете получить доступ к единому источнику для популярных платформ и библиотек, каждая из которых оптимизирована для эффективной работы на платформах Intel®.

• Дистрибутив Intel® инструментария OpenVINO™ позволяет оптимизировать и ускорять формирование логических выводов ИИ на платформах на базе технологий Intel® и обеспечивать быстрое получение результатов. Этот инструментарий несет реальную пользу как для реализаций ЦОД, так и для создания или аналитики данных на базе ИИ в периферийных развертываниях.
• Инструментарий Intel® AI Analytics Toolkit, являющийся частью Intel® oneAPI, предлагает предварительно обученные модели ИИ и включает дистрибутив Intel® популярных платформ, таких как TensorFlow, PyTorch и scikit-learn, каждая из которых оптимизирована для эффективной работы на платформах Intel®. Эти ресурсы могут помочь разработчикам оптимизировать усилия по моделированию ИИ сократить время развертывания.
• Analytics Zoo — это единая платформа инструментов ИИ и аналитики, предназначенная для внедрения глубинного обучения, которая создана на платформах Apache Spark, TensorFlow, Keras и BigDL. Платформа также включает абстракции высокого уровня и API, а также встроенные модели глубинного обучения для облегчения интеграции базы данных и простого запуска проектов глубинного обучения.

Партнеры корпорации Intel по аналитике ИИ

Корпорация Intel тесно сотрудничает с ведущими в отрасли партнерами в сфере бизнес-аналитики и ИИ для интеграции ключевых технологий, таких как масштабируемые процессоры Intel® Xeon® в их аналитические платформы. Среди поставщиков бизнес-аналитики SAP, Oracle и SAS.

Партнеры по ИИ включают Cloudera, Data Robot, Omni-Sci, H20, SAS и Splunk. Конечные заказчики получат массу преимуществ от функций безопасности и ускорения ИИ на базе технологий Intel® на этих платформах.