Использование алгоритмов глубокого обучения в облачной инфраструктуре позволяет решить многие из этих проблем. Глубокое обучение в облаке можно использовать для ускорения проектирования, разработки и обучения приложений глубокого обучения.
Скорость
Можно ускорить обучение моделей глубокого обучения, используя кластеры графических и центральных процессоров для выполнения сложных математических операций, необходимых для нейронных сетей. Затем вы можете развертывать эти модели глубокого для обработки больших массивов данных с получением все более подходящих результатов.
Возможности масштабирования
Доступность широкого спектра ресурсов по требованию в облаке позволяет практически без ограничений получать использовать аппаратные ресурсы для работы с моделями глубокого обучения при любом масштабе. Ваши нейронные сети могут использовать несколько процессоров, что обеспечит беспрепятственное и эффективное распределение рабочих нагрузок между различными типами процессоров и разным их количеством.