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Deep Learning sur
Sie brauchen jetzt jedoch eine skalierbare IT-Infrastruktur, die maschinelles Lernen und Deep Learning auf Rechenzentren ausweiten kann.
Ils ont désormais besoin d'une infrastructure informatique évolutive et suffisamment puissante, de manière à faire évoluer leurs applications de Machine Learning et de Deep Learning sur Data Center.
Jeder Container verfügt über die NVIDIA GPU Cloud-Software, eine vorab integrierte Grafikprozessor-beschleunigte Software, die für Deep Learning auf NVIDIA-Grafikprozessoren optimiert ist.
Chaque conteneur comprend la solution logicielle NVIDIA GPU Cloud ainsi qu'une pile de logiciels pré-intégrés et optimisés pour le Deep Learning sur les GPU NVIDIA.
Ja, gemäß den Nutzungsbedingungen ist es zulässig, die NGC-Container für Deep Learning auf Desktop-PCs zu nutzen, auf denen Grafikprozessoren mit Pascal- oder Volta-Architektur ausgeführt werden.
Nos Conditions d'utilisation autorisent l'exécution des conteneurs NGC pour le Deep Learning sur un PC de bureau équipé d'une carte graphique à architecture Volta ou Pascal.
Caffe2 soll das Experimentieren mit Deep Learning auf einfache, direkte Weise ermöglichen. Daher hat die Community die Möglichkeit, zu neuen Modellen und Algorithmen beizutragen.
Caffe2 permet de profiter encore plus efficacement et rapidement des nombreux avantages du Deep Learning, en partageant avec sa communauté de contributeurs de tout nouveaux modèles et algorithmes.
Ein grundlegendes Problem ist jedoch, dass Deep Learning auf der Verfügbarkeit von Datensätzen mit Millionen von Bildern und deren Ground-Truth-Daten beruht, um erfolgreich zu sein.
Un problème fondamental, cependant, reste que pour être efficace, l'apprentissage approfondi dépend de la disponibilité de fichiers de données contenant des millions d'images et de leurs informations vérifiées sur le terrain.
"Indem wir Deep Learning auf diese Daten anwenden, hoffen wir, Informationsmuster aufzeigen zu können, die es uns ermöglichen, das thermische Verhalten vorherzusagen und uns dabei helfen, noch genauere physikalische Modelle zu erstellen", sagt Luan.
"En appliquant un apprentissage profond à ces données, nous espérons révéler des motifs d'information qui nous permettront de prévoir le comportement thermique et de construire des modèles physiques encore plus précis", dit-elle.
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