L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique et est connu pour alimenter les applications et services d'IA qui effectuent des tâches d'analyse et physiques sans intervention humaine. Assistants conversationnels, technologies de reconnaissance d'images médicales et détection des fraudes sont des exemples de cas d'utilisation de l'apprentissage en profondeur. Toutefois, comme pour l'apprentissage automatique, la conception et l'exécution d'un algorithme d'apprentissage en profondeur exigent un effort humain considérable, ainsi qu'une grande puissance de calcul. L'équipe IBM Research a exploré l'un des processus les plus complexes et les plus longs de l'apprentissage en profondeur : la création de l'architecture neuronale via une technique appelée Neural Architecture Search (NAS). L'équipe a examiné les méthodes NAS développées et a présenté les avantages de chacune d'entre elles dans le but d'aider les praticiens à choisir une méthode appropriée. L'automatisation de l'approche visant à trouver l'architecture la plus performante pour un modèle d'apprentissage automatique peut conduire à une plus grande démocratisation de l'IA, mais la question est complexe et difficile à résoudre. Avec le service d'apprentissage en profondeur au sein d'IBM Watson Studio, vous pouvez toujours vous lancer rapidement dans l'apprentissage en profondeur. Ce service vous aide à concevoir des réseaux de neurones complexes, puis à expérimenter à grande échelle pour déployer un modèle d'apprentissage automatique optimisé. Destiné à simplifier le processus d'entraînement des modèles, le service fournit également un cluster de calcul GPU à la demande, pour répondre aux besoins de puissance de calcul. Vous pouvez également intégrer des infrastructures ML open source courantes, telles que TensorFlow, Caffe, Torch et Chainer, pour entraîner des modèles sur plusieurs unités GPU et accélérer les résultats. Sur IBM Watson Studio, vous pouvez combiner AutoML, IBM AutoAI et le service d'apprentissage en profondeur pour accélérer l'expérimentation, analyser des données structurées et non structurées, et déployer plus rapidement des modèles plus efficaces.