Для чего арендовать сервер с GPU?

Стремительное развитие и распространение цифровых устройств дали толчок к популяризации такой сферы, как машинное обучение, что позволяет решать следующие типы задач: построение прогностических решений, распознавание цифровых данных в медиа файлах, их классификация, анализ и многое другое. Более того, вы можете арендовать сервер с видеокартой (GPU) на сайте https://netrack.ru/dedicated/gpu для запуска проектов в сферах высокопроизводительных вычислений, анализа и обработки данных, криптоиндустрии, а также работе с искусственным интеллектом.

AI (Artificial intelligence — широкая область компьютерных наук, направленных на имитацию интеллекта человека машинами) и ML уже стали важной частью геймдева, часто AI заменяет процедурную генерацию или используется в оптимизации существующих алгоритмов. Все больше компаний стали внедрять в свои системы искусственный интеллект, или машинное обучение для развития бизнеса. Благодаря этому возник спрос на разработку приложений с такими подсистемами.

Что такое машинное обучение?

Частичная или полная автоматизация — это цель машинного обучения. Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется, глобальная компьютеризация стала причиной накопления массивных объемов данных, которые сложно обрабатываются обычными методами. С одной стороны использование данной технологии является хорошим решением для устранения такого рода проблем, но это имеет и недостатки, например долгое время обучения моделей, объемное количество данных для развития систем. Результат готовой модели существенно зависит от входных данных, на основе которых ведется обучение. Данные могут быть некорректными или искаженными — это может происходить как случайно, так и намеренно, что в дальнейшем дает ошибочный и неожиданный результат работы модели машинного обучения.

Резюмируем

Машинное обучение — одна из основ развития в сфере искусственного интеллекта. Именно благодаря ему компьютерная программа начинает «понимать» данные, которые она получает от источника, и «знает», что с ними делать: то есть умеет анализировать и использовать на практике. Машинное обучение заставляет алгоритмы делать выводы — они становятся лучше и точнее с каждой последующей задачей и последующими исходными данными. Время от времени мы обнаруживаем, что благодаря машинному обучению программное обеспечение может, например:

• научиться играть в шахматы (или другую игру);
• распознавать речь и автоматически переводить ее;
• направлять роботов или устройства, чтобы они работали должным образом;
• предсказывать тенденции в финансовом секторе;
• распознать болезнь по конкретным симптомам.

За машинным обучением будущее, поэтому аренда серверов с GPU становится все более востребованной.