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 :
