چرا هوش مصنوعی :

امروزه آنچه در اولویت انجام کار ها قرار دارد سرعت انجام آن است مثلا فرض کنید بخواهیم گروهی را مسئول کنیم که در اینترنت جستوجو کنند و اخبار های گذشته و حال را دسته بندی کنند به سیاسی و اجتماعی

و ….

بدیهی است که زمان زیادی  و همینطور هزینه ی گزافی صرف میشود و در نهایت اگر چنین کاری شدنی باشد ممکن است به علت کم حوصلگی ، خستگی و یا حواس پرتی کارمندان نتیجه شامل مقدار زیادی خطا باشد.

 

در اینجاست که بهترین کار طراحی یک سیستم هوش مصنوعی است که این کار را با سرعت فوق العاده بالا و دقت بالاتر از 95 درصد برای ما انجام دهد تنها کاری که باید انجام داد آموزش این هوش مصنوعی است.

 

چرا پردازش موازی :

برای ایجاد هوش مصنوعی به شبکه های پیچیده ای به اسم شبکه های عصبی نیاز داریم که شامل تعداد زیادی نورون است.

این نورون ها باید با هم اتصالات سیناپسی دقیقی برقرار کنند که این اتصالات باید توسط معادلات پیچیده ی ریاضی وزن نهاییی خود را به دست بیاورند که به این عمل آموزش میگویند.

برای یک شبکه ی هوش مصنوعی در جهان امروزی میلیون ها داده ی ورودی داریم که برای پردازش آن نیاز است که یک سیستم حرفه ای طراحی شود که دارای میلیون ها نورون است،حال اگر با یه پردازنده با سرعت متوسط یک گیگاهرتز بخواهیم محاسبات الگوریتم های هوش مصنوعی خود را انجام دهیم با دانش بر این که پردازش یک پکیج داده ای هزارتایی به طور متوسط (متغیر در انواع سیستم ها /الگوریتم ها) 5 ثانیه زمان نیاز دارد،فرض کنیم یک میلیون داده داشته باشیم(که برای جامعه امروز بسیار بسیار بیشتر از این مقدار میباشد(big data)) آنگاه داریم :

1 000 000/1 000 = 1000

1000 * 5 = 5000   زمانی که طول میکشد داده ها یاد گرفته شوند بر حسب ثانیه

5000 / 3600 = 1.3 زمانی که طول میکشد داده ها یاد گرفته شوند بر حسب سال

همانطور که میبینید برای یک سری داده ی نه چندان سنگین نزدیک به یکونیم سال زمان لازم است تا سیستم تعلیم داده شود حال باید چه کرد؟

اینحاست که باید این کار را به دیتاسنتر های قدرتمند و شرکت های متخصص سپرد تا کار هایی که چندین سال طول میکشند را در کمتر از چند دقیقه انجام دهند برای اینکار شرکت آریسا با دیتاسنتر های قدرتمند در دسترس شماست که با پردازنده های گرافیکی قدرتمند این کار را در سریعترین زمان انجام میدهد برای رزرو سرویس ها و اطلاع از قیمت ها به لینک زیر توجه کنید.(در ابتدا مثالی از روند تعلیم یک هوش مصنوعی بسیار بسیار کوچک)

 

Iteration 1, loss = 3.08916549(خطای زیاد در تعلیم اول)
Iteration 2, loss = 1.01671881
Iteration 3, loss = 0.49820155
Iteration 4, loss = 0.32016460
Iteration 5, loss = 0.22624872
Iteration 6, loss = 0.17762083
Iteration 7, loss = 0.14412421
Iteration 8, loss = 0.12166632
Iteration 9, loss = 0.09861235
Iteration 10, loss = 0.08332294
Iteration 11, loss = 0.07223623
Iteration 12, loss = 0.06322944
Iteration 13, loss = 0.05555773
Iteration 14, loss = 0.04863435
Iteration 15, loss = 0.04329290
Iteration 16, loss = 0.03640106
Iteration 17, loss = 0.03283458
Iteration 18, loss = 0.02921029
Iteration 19, loss = 0.02668769
Iteration 20, loss = 0.02432120
Iteration 21, loss = 0.02269660
Iteration 22, loss = 0.01972499
Iteration 23, loss = 0.01765923
Iteration 24, loss = 0.01636650
Iteration 25, loss = 0.01489434
Iteration 26, loss = 0.01386102
Iteration 27, loss = 0.01240389
Iteration 28, loss = 0.01151056
Iteration 29, loss = 0.01083200
Iteration 30, loss = 0.00987916
Iteration 31, loss = 0.00904441
Iteration 32, loss = 0.00858614
Iteration 33, loss = 0.00792795
Iteration 34, loss = 0.00730800
Iteration 35, loss = 0.00690222
Iteration 36, loss = 0.00647657
Iteration 37, loss = 0.00610748
Iteration 38, loss = 0.00578095
Iteration 39, loss = 0.00549877
Iteration 40, loss = 0.00517843
Iteration 41, loss = 0.00491344
Iteration 42, loss = 0.00462341
Iteration 43, loss = 0.00442417
Iteration 44, loss = 0.00419317
Iteration 45, loss = 0.00399445
Iteration 46, loss = 0.00377634
Iteration 47, loss = 0.00364730
Iteration 48, loss = 0.00345449
Iteration 49, loss = 0.00333558
Iteration 50, loss = 0.00314853
Iteration 51, loss = 0.00304624
Iteration 52, loss = 0.00287437
Iteration 53, loss = 0.00275829
Iteration 54, loss = 0.00260465
Iteration 55, loss = 0.00255108
Iteration 56, loss = 0.00244217
Iteration 57, loss = 0.00237780
Iteration 58, loss = 0.00220536
Iteration 59, loss = 0.00210959
Iteration 60, loss = 0.00200472
Iteration 61, loss = 0.00192219
Iteration 62, loss = 0.00187372
Iteration 63, loss = 0.00176986
Iteration 64, loss = 0.00170127
Iteration 65, loss = 0.00163474
Iteration 66, loss = 0.00157875(خطای بسیار پایین بعد از 66 بار تعلیم(دقت 98.5%))

train well done.

**هم اکنون سیستم مورد نیاز خود را سفارش دهید و از قدرت و سرعت در امنیت کامل لذت ببرید

 

**همچنین از فروشگاه ما دیدن کنید :

http://www.arisacorp.com/

 

 

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *