deep learning Arşivleri - Derin Öğrenme

Hızlı Derin Öğrenme Uzmanı Yetiştirme Eğitimi özellikle görüntü ve metin analizi alanında yapay zeka kullanan ürünler geliştirmek isteyen kullanıcılara hitaben hazırlanmıştır. Bu eğitim sonucunda katılımcılar sadece normal görüntü analizi değil ayrıca otonom araçların nasıl gördüğü, medikal görüntü analizi gibi ileri seviye uygulamaları geliştirme yetkinliğine kavuşacaktır. Eğitime katılan kullanıcılara kendi dizüstü bilgisayarlarından Open Zeka tarafından eğitim için hazırlanan yüksek işlem gücüne sahip derin öğrenme bilgisayarlarına erişim verilecektir.

2 gün 12 saat sürecek eğitimin 8 saatlik kısmı uygulamaya dönüktür. Eğitim sonrasında kullanılan dokümanlar katılımcılara verilecektir. Ayrıca katılımcılara eğitim katılım belgesi verilecek olup dileyen katılımcılar Open Zeka Derin Öğrenme Uzmanı sayfasında listelenme hakkı kazanacaktır.

Katılım için: https://embedded.openzeka.com/urun/derin-ogrenme-egitimi-istanbul-1-donem/

Eğitim ücreti erken başvuranlar için 3 Şubat 2017 gününe kadar 2.000 TL‘dir ve internet üzerinden ödemelerde 6 taksit imkanı bulunmaktadır.

Hızlı Derin Öğrenme Uzmanı Yetiştirme Eğitimi derin öğrenme alanında 2 yılı aşkın süredir çalışan Open Zeka ekibi tarafından verilecektir. Open Zeka firması hem NIVIDA Embedded Türkiye Partneri hem de NVIDIA Inception Programına dünya genelinde dahil olmuş ilk 100 şirket arasında yer almaktadır (Program üyesi ilk Türk şirketidir).

Derin öğrenmenin 2012 yılından bu yana hızla yaygınlaşması ve görüntü tespitindeki doğruluk oranının artmasında GPU mimarisinin kullanılması büyük bir rol oynamaktadır (GPU mimarileri CPU mimarilerine göre daha fazla çekirdek barındırdığından paralel işlem bakımından üstünlük barındırmaktır).

Derin öğrenme için GPU kullanmak zorunda mıyız? şeklinde bir soru aklınıza gelebilir. Bu soruyu doğru cevaplamak için son dönemde üzerinde çalışılan alternatif çözümlere de bakmamız gerekiyor.

Bu yazıda özellikle konuyla ilgili çalışma yapmak isteyenler için çeşitli makaleler paylaşılmıştır. FPGA platformları (FPGA Nedir?) GPU platformları kadar hızlı olmasa da enerji tüketimi dikkate alındığında tercih sebebi olabiliyorlar. Microsoft Open Cloud Server yapısında enerji tüketiminin GPU’lara göre dha az olması nedeniyle FPGA kullanmakta. Derin öğrenmenin bir eğitim bir de uygulama safhası dikkate alındığında, eğitim safhasında FPGA kullanmak işleri çıkmaza sokabilir. İşte bu nedenle Facebook hergün sisteme yüklenen 600 milyon fotografla anlamlı veri elde etmek için GPU yapısı kullanmaktadır.

Verisetinizi eğittikten sonra elde ettiğiniz modelinizi kullanmak için FPGA kullanmayı düşünebilirsiniz. Yazının devamında Altera’nın geliştirdiği FPGA kartı üzerinde yaptığı demo videolarını görebilirsiniz. Demolardan anladığım gerçek zamanlı tanımada FPGA ufakta olsa geçikme yaşıyor.

Güç tüketimi bakımından FPGA uygulamada tercih sebebi olacaksa bir de uygulama yazımı konusunu değerlendirmek gerekiyor. FPGA platformlarına kod yazan uzman sayısının az olduğu, nispetende zorluklar barındırdığı gözardı edilmemelidir.

Peki, güç tüketimi konusu değerlendirildiğinde GPU tabanlı alternatif bir çözüm yok mu? NVIDIA Jetson TX1 düşük güç tüketimi yanında sağlamış olduğu altyapı desteği sayesinde geliştiriciler için alışmış oldukları ortamı bırakmadan GPU mimarisinin sağlamış olduğu tüm olanakları gömülü donanım hızlandırmalı olarak kullanma imkanı sunuyor.

GPU dışındaki diğer yapılar:

Google, makine öğrenmesi ve TensorFlow için Tensor Processing Unit (TPU) yapısına sahip. Söz konusu işlemci Google’ın birçok ürününde hizmet vermeye başladı. Bu mimari özellikle düşük enerji tüketimi bakımından GPU’lara göre daha uygun gözüküyor.

IBM TrueNorth işlemcisi DARPA SyNAPSE Programı desteği ile geliştirilen ve 70 miliwatt enerji harcayarak saniyede 46 milyar sinaptik işlem yapabilen avuç içi süper bilgisayardır. Kıyaslama açısından bakarsak insan beyni 100 trilyon işlem için 20W harcarken varsayıma dayalı bir bilgisayarın bu kadar işlemi yapabilmesi için 12GW’a ihtiyaç duyulmaktadır. Daha fazla bilgi için http://www.research.ibm.com/articles/brain-chip.shtml adresine bakabilirsiniz.

Intel Altera FPGA‘yi bünyesine kattıktan sonra Altera derin öğrenme kullanımına yönelik çalışmalarına hız verdi. Aşağıdaki videolardan ve kaynaklardan detaylara ulaşabilirsiniz.