DIGITS is a deep learning training system with a web interface. Tools are provided for designing custom network architectures and for rapidly evaluating their effectiveness through various visualizations of training outputs and learned network parameters allowing for rapid prototyping and collaboration.
Kategori: Nvidia DiGiTS
NVIDIA DIGITS ve Derin Öğrenme ile İlgili Sorular ve Cevaplar
NVIDIA’nın DIGITS hakkında düzenlemiş olduğu online derste (12.08.2015) katılımcıların yazılı sorularına verilen cevaplar aşağıda yer almaktadır. Dersle ilgili daha fazla bilgi için tıklayınız.
Q: I own a Titan X. I read somewhere that its single-precision performance (FP32) is 7 TFLOPS and double-precision performance (FP64) is only 1.3 TFLOPS. Do the frameworks discussed here all use single-precision by default? If not, how can they be configured for best performance?
A: By default, all the frameworks use single precision floating point.
Q: How is the number of GPUS set in DIGITS?
A: The number of GPUs to use is set on the train model page
Q: Will the model we make on digits work on Nvidia’s fork of Caffe or will it work with vanilla caffe too?
A: It will work in the main branch of Caffe. Nvidia’s fork uses the same formats and layer types.
Q: Can digits work on a cluster? I have two GPUs on different machines. If I create a cluster out of them, can digits utilise the two GPU’s?
A: Yes, DIGITS can utilize two GPUs. Recall that DIGITS is built on top of 3rd party frameworks so provided those frameworks can use two GPUs, then DIGITS can also.
Q: I own a Titan X. I read somewhere that its single-precision performance (FP32) is 7 TFLOPS and double-precision performance (FP64) is only 1.3 TFLOPS. Do the frameworks discussed here all use single-precision by default? If not, how can they be configured for best performance?
A: It is single precision by default in Digits
Q: Is it possible to train voice datas with using NVIDIA DIGITS?
A: Currently DIGITS is designed for training on images, but we would like to add support for speech/voice in the future
Derin Öğrenme Dersleri
Derin öğrenme çok hızlı bir şekilde yapay zeka alanında büyüme kaydetmektedir. İnsana yakın doğrulukla resim sınıflandırma, ses tanıma, doğal dil işleme, duygu analizi, tavsiye motoru vb. alanlarda gittikçe kullanımı artmaktadır. Uygulama alanlarına yüz tanıma, sahne tanıma, ileri medikal ve farmasötik araştırma, otonom ve kendi kendine giden araçlar dahildir.
Ücretsiz Derin Öğrenme Dersi
NVIDIA, derin öğrenme konusunda online deslere başlıyor. Bu giriş dersi interaktif ders anlatımı, uygulamalı alıştırmalar ve çalışma saatlerinde öğretim üyesi desteğini içerecek şekilde beş öğretim üyesi tarafından verilecektir.
Bu dersler ile tasarım ve eğitim için gerekli olan becerinin yanında sinir ağı destekli yapay zekayı geniş kapsamlı kullanılan açık kaynak kodlu yapılar ve NVIDIA yazılımı ile kendi uygulamalarınıza entegre etme imkanı bulacaksınız.
Bu bir giriş dersi olduğundan derin öğrenme veya GPU progralama tecrübesi gerekmemektedir.
Ders Planı
Tüm dersler Türkiye saatiyle 19.00’da başlayacak ve daha sonra izlenebilmesi için kaydedilecektir.
| Gün/Ay | Konu |
|---|---|
| 22/07 | Ders #1 – Derin Öğrenmeye Giriş (30 dakika + Soru&Cevap) – Video İndir / Youtube, Sunu, Hands-on lab |
| 29/07 | Ders #1 için Çalışma Saatleri (1 saatlik Soru&Cevap) – Video İndir / Youtube, Sunu, Soru&Cevap Kaydı |
| 05/08 | Ders #2 – DIGITS Başlangıç Rehberi – Resim sınıflandırma için interaktif eğitim sistemi (30 dakika + Soru&Cevap) – Video İndir / Youtube, Sunu, Hands-on lab |
| 12/08 | Ders #2 için Çalışma Saatleri (1 saatlik Soru&Cevap) – Video İndir / Youtube, Soru&Cevap Kaydı |
| 19/08 | Ders #3 – Caffe Yapısına Başlangıç Rehberi – Video İndir / Stream, Slides, Hands-on Lab |
| 26/08 | Ders #3 için Çalışma Saatleri – Video İndir / Youtube, Soru&Cevap Kaydı |
| 02/09 | Ders #4 – Theano Yapısına Başlangıç Rehberi – Video İndir / Youtube, Sunu, Hands-on Lab |
| 09/09 | Ders #4 için Çalışma Saatleri – Video İndir / Youtube |
| 16/09 | Ders #5 – Torch Yapısına Başlangıç Rehberi – Video İndir / Youtube, Sunu, Hands-on Lab |
| 23/09 | Ders #5 için Çalışma Saatleri – Video İndir / Youtube |
Çalışma Saatlari oturumundan önce sorularınızı dl-course@nvidia.com adresine gönderebilirsiniz. Böylece öğretim üyeleri oturumlardan önce sorularınıza yönelik faydalı cevaplar hazırlayabilir. Türkçe sorularınız için info@derinogrenme.com adresine e-posta gönderebilir veya iletişim sayfamızı kullanabilirsiniz.
Her derse yönelik hazırlanan uygulamalı alıştırmalara ders süresince nvidia.qwiklab.com adresinden ücretsiz erişilebilirsiniz.
Kaynak: https://developer.nvidia.com/deep-learning-courses
Yukarıdaki yazıda geçen konularla ilgili daha fazla bilgi için:
http://www.sentimentanalizi.com
NVIDIA DiGiTS
Derin öğrenme konusunda donanım olarak çözümler sunan NVIDIA, ilgili bilim insanları için NVIDIA DiGiTS uygulamasını kullanıma sundu. NVIDIA DiGiTS, yani Derin Öğrenme GPU Eğitim Sistemi (Deep Learning GPU Training System – DIGITS) Yangqing Jia tarafından geliştirilen programlama yapmaksızın kullanılan Caffe isimli derin öğrenme aracını web arayüzü desteği sağlayarak görselleştirdi.
Geçtiğimiz ay (Mart 2015) San Francisco’da (ABD) yapılan GPU Teknoloji Konferansı’nda NVIDIA CEO’su ve Kurucu Ortağı olan Jen-Hsun Huang tarafından Derin Öğrenme konusunda yine ilginç bir sunum yapıldı. Jen-Hsun Huang bilindik bir CEO’dan ziyade sadece firmanın ürettiği ürünleri değil ürünlerin kullanıldığı alanlarda ihtiyaç duyulan akademik bilgiyi bir akademisyen gibi izleyiciye aktardı. Jen-Hsun Huang bu konuşmasında yeni nesil GPU TITAN X‘in yanında derin öğrenmenin işleyişi ve bu kapsamda geliştirdikleri NVIDIA DIGITS arayüzünü tanıttı.
Bu yazıda NVIDIA DiGiTS arayüzünün kullanımını örnek üzerinden anlatmaya çalışacağım. Şu anda (Nisan 2015) NVIDIA DiGiTS UBUNTU 14.04 için indirlebilir olarak sunuldu. Diğer linux sürümlerinde çalışma durumunu test etmediğim için yorum yapamayacağım. Şimdi kuruluma geçelim.