Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. Deep learning) — уровень технологий машинного обучения, характеризующий качественный прогресс, возникший после 2006 года в связи с нарастанием вычислительных мощностей и накоплением опыта. Многие методы глубинного обучения были известны и апробированы существенно раньше, но результаты были весьма скудными, пока наконец мощности вычислительных систем не позволили создавать сложные технологические структуры нейронных сетей, обладающие достаточной производительностью и позволяющие решать широкий спектр задач, не поддававшихся эффективному решению ранее.
Wikipedia
Компания Google применяет Глубокое обучение для своей известной программы AlphaGo. Эта программа впервые в мире смогла обыграть профессионального игрока в популярную логическую настольную игру GO, надо сказать игру с глубоким стратегическим содержанием! Данная победа считается очень показательной: машина победила человека в честном сражении. Google строит датацентры для Глубокого обучения и развивает это направление очень активно, например беспилотные автомобили Goolge используют данные, обработанные в датацентрах Глубокого обучения.
Компания Nvidia использует свои графические процесоры для создания специальных датацентров. Каждый может, обладая определенными навыками, попробовать их программное обеспечение, которое создано для работы с Глубоким обучением компании Nvidia — https://developer.nvidia.com/deep-learning
Всем знаком проект компании IBM под названием Deep Blue, компьютер обыгравший в шахматы самого Гарри Каспарова, да, это тоже то самое Глубокое обучение!
Фраза звучит немного дико на русском языке, если вам ближе, можно использовать всегда английский термин Deep Learning.
Зачем нужны все эти супер-датацентры Глубокого обучения, кроме игр в шахматы и GO?
Например, беспилотный автомобиль собирает в день 4 000 GB данных, туда входят данные с бортовых камер, радаров, сонаров и GPS. Все эти данные надо обрабатывать, и для этого нужны очень мощные специализированные датацентры. Nvidia, Google, Intel, а теперь и Bitmain собираются строить такие датацентры и сдавать в аренду эти мощности.
Intel работает в этом же направлении https://software.intel.com/en-us/deep-learning-training-tool. Не стоит забывать, что автомобили Tesla уже сейчас могут передвигаться без участия водителя по некоторым маршрутам. Apple обучает своего голосового помощника Siri, да и автономные автомобили у Apple имеются.
Bitmain считает, что у них достаточно опыта в разработке чипов и построении специализированных датацентров, чтобы вступить в сражение с такими монстрами как Google и Nvidia. Bitmain разрабатывает свои чипы для обработки больших массивов данных, что позволит создавать супер датацентры Глубокого обучения. Полученные данные смогут быть использованы для различных автономных механизмов, машин, роботов, компьютерных программ.
В датацентрах Bitmain будут использоваться знакомые нам ASIC устройства, теперь они будут искать не заветные блоки Биткоина, а обрабатывать данные для Искусственного интеллекта. Компания заявляет, что у них один из самых обширных опытов на планете в построении энергоемких датацентров с большой вычислительной мощностью.
Другие компании смогут купить готовые устройства или чипы у Bitmain. Среди будущих клиентов Bitmain выделяет компании: Alibaba, Tencent и Baidu.
Ну кто еще хочет поспорить, что майнеры жгут электричество зря?
