HPE’nin yeni tahlili; dağıtık makine öğrenmesi formülü olan HPE Swarm Learning, data kapalılığından ödün vermeden kullanıcıların öğrendiklerini uçta yahut dağıtık yerlerde paylaşmasına imkan tanıyor.
Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE), yapay zekâ modellerinden öğrenilenleri, bilgi kapalılığından ödün vermeden paylaşarak ve birleştirerek hastalıkların teşhisinden kredi kartı sahtekarlığına kadar pek çok sorunun tahliline yönelik içgörüleri hızlandırmada çığır açan yeni yapay zekâ tahlili HPE Swarm Learning’i pazara sundu.
HPE’nin Ar-Ge tertibi Hewlett Packard Labs tarafından geliştirilen HPE Swarm Learning, uçlarda yer alan yahut dağıtık yerler için kapalılığı koruyan ve merkezi olmayan birinci makine tahsili yolu olma özelliğine sahip.1 Tahlil, müşterilere HPE Swarm API aracılığıyla yapay zekâ modelleriyle kolaylıkla entegre edilebilen konteynerler sunuyor. Böylelikle kullanıcılar yapay zekâ modelinden öğrenilenleri, gerçek bilgileri ifşa etmeden kurum içindeki ve dışındaki paydaşlarla süratlice paylaşabilme imkânı sağlıyor.
HPE Lider Yardımcısı ve HPC ve AI Genel Müdürü Justin Hotard, tahlille ilgili şunları söylüyor: “Sürü tahsili, sıhhat hizmetlerinin güzelleştirilmesi, sahtekarlık tespiti ve kestirimsel bakım uğraşlarına yardımcı olan anomali tespiti üzere sorunların tahlilinde güçlü bir yaklaşım sunuyor. HPE, kuruluşların iş birliği yapmasına, inovasyonları hayata geçirmesine ve yapay zekâ modellerini hızlandırmasına imkan tanıyan, birebir vakitte her kuruluşun etik, bilgi saklılığı ve yönetişim standartlarını koruyan kurumsal nitelikte bir tahlil sunarak, sürü öğrenme hareketine manalı bir katkıda bulunuyor.”
Uçta öngörüleri inançlı bir biçimde kullanmak için yeni yapay zekâ yaklaşımıyla tanışın
Günümüzde yapay zekâ modeli eğitiminin birçok, birleştirilmiş bilgi kümelerine dayanan merkezi bir pozisyonda gerçekleşiyor. Lakin bu yaklaşım, büyük hacimli dataların birebir kaynağa geri taşınması gerektiğinden verimsiz ve maliyetli olabiliyor. Ayrıyeten bu süreç, bilgi paylaşımını ve hareketini sınırlayan, potansiyel olarak yanlış ve taraflı modellemelere yol açabilecek bilgi saklılığı, bilgi sahipliği kuralları ve düzenlemeleri tarafından kısıtlanabiliyor. İşletmeler eğitim modellerinden ve uç nokta içgörülerinden yararlanarak, daha süratli kararlar alıp daha uygun tecrübelere ve sonuçlara ulaşabiliyor. Ek olarak data kaynağına sahip bir kurumun bir başkasına yalnızca öğrendiklerini aktarması, sanayileri dünya çapında birleştirebilme ve yapay zekâyı daha da geliştirerek muazzam ticari ve toplumsal sonuçlara yol açabilme potansiyeline sahip.
Bununla birlikte bilgilerin harici olarak paylaşılması; data yönetişimi, düzenleme yahut uyumluluk ihtiyaçlarının karşılanmasını gerektiren ve dataların bulunduğu yerde kalmasını zarurî kılan kurumlar açısından zorluk oluşturuyor. Eşsiz bir halde HPE Swarm Learning, kuruluşların eğitim odaklı data kümesi boyutunu artıran dağıtık dataları kullanmasını, data yönetişimine ve saklılığına dair kuralları ihlal etmeden adil bir biçimde makine tahsili modelleri oluşturmasını sağlıyor. HPE Swarm Learning bilgilerin kendisinin değil, sadece elde edilen tahsillerin paylaşıldığından emin olmak için üyeleri inançlı bir biçimde sisteme dahil etmek, başkan seçmek, sürü ağına esneklik ve güvenlik sağlamak üzere model parametrelerini birleştirmek için blok zinciri teknolojisini kullanıyor. Buna ek olarak HPE Swarm Learning, modellerin doğruluğu artırarak önyargıların kaldırılmasına yardımcı oluyor.
Yapay zekâyı daha yeterli gayeler için güçlendirmek üzere sürü öğrenmesi
HPE Swarm Learning, farklı kesimlerin iş birliği yapmasına ve içgörülerini geliştirmesine yardımcı oluyor:
- Hastaneler hasta bilgilerini korurken hastalıkların ve öteki rahatsızlıkların teşhisini uygunlaştırmak için görüntüleme kayıtlarından, CT ve MRI taramalarından, bir hastaneden başkasına aktarılacak gen dizilimi datalarından çıkarımlara ulaşabiliyor.
- Bankacılık ve finansal hizmetler, dolandırıcılıkla ilgili öğrendiklerini tıpkı anda birden fazla finansal kurumla paylaşarak önümüzdeki on yılda kredi kartı dolandırıcılığında global çapta beklenen 400 milyar dolardan fazla usulsüzlük ile 2 daha düzgün çaba edebiliyor.
- Üretim tesisleri, ekipman tamir gereksinimleri hakkında fikir edinmek ve ekipmanlar arızalanıp hizmet kesintisi yaşamadan bu duruma müdahale etmek için öngörüye dayalı bakımdan yararlanabiliyor. Bakım kısımlarının yöneticileri, sürü tahsilinden yararlanarak birden fazla üretim tesisindeki sensör bilgilerinden öğrendikleriyle daha yeterli içgörüler elde edebiliyor.
HPE Swarm Learning’i birinci benimseyenlerin örnek kullanım senaryoları ortasında şunlar yer alıyor:
Aachen Üniversitesi, kolon kanseri teşhisini hızlandırmak için histopatoloji üzerinde çalışıyor
Almanya’daki RWTH Aachen Üniversitesi Hastanesi’ndeki kanser araştırmacılarından oluşan takım, hücrelerin kanserli hale gelmesine neden olabilecek genetik değişiklikleri iddia etmek için manzara sürece üzerinde yapay zekâ uygulayarak kolon kanseri teşhisini ileriye götürecek bir çalışma yürüttü.
Araştırmacılar İrlanda, Almanya ve ABD’den üç hasta kümesi üzerinde HPE Swarm Learning kullanarak yapay zekâ modellerini eğitti ve tıpkı sürü tahsili tabanlı yapay zekâ modellerini kullanarak Birleşik Krallık’taki iki bağımsız data setinde yer alan iddiaların performansını doğruladı. Sonuçlar, kestirimleri düzgünleştirmek için kullanılan sürü tahsili modellerinin sadece hasta bilgilerini değil, öteki lokasyonları da hesaba katarak sadece lokal bilgiler üzerinde eğitilen yapay zekâ modellerinden daha yeterli performans gösterdiğini kanıtladı.
TigerGraph, bankaların kredi kartı dolandırıcılığıyla uğraş etmesine yardımcı olmak için anomali tespitini geliştiriyor
Grafik tabanlı analitik platform olan TigerGraph, kredi kartı süreçlerinde olağandışı aktifliği süratli bir biçimde tespit etme eforlarını güçlendirmek için HPE Swarm Learning’i AMD EPYC™ işlemcileri kullanan HPE ProLiant sunucularında çalışan data analitiği ile birleştiriyor. Birleştirilmiş tahlil, farklı coğrafik pozisyonlara dağılmış birden çok banka ve şubeden gelen çok ölçüde finansal bilgiyle makine tahsili modellerini eğitirken doğruluğu artırıyor.
Bulunabilirlik
HPE Swarm Learning birçok ülkede kullanıma hazır. Daha fazla bilgi için şu adresi ziyaret edebilirsiniz: hpe.com/info/swarm-learning
HPE, eksiksiz ve kullanıma hazır makine tahsili geliştirme tahlilleri sunuyor
HPE ayrıyeten yeni HPE Machine Learning Development Sistemiyle, işletmelerin büyük ölçekte makine tahsili modellerini kolay kolay oluşturmasının ve eğitmesinin, böylelikle bedele daha süratli ulaşmasının önündeki pürüzleri kaldırdığını duyurdu. Makine tahsili yazılım platformu, yanlışsız yapay zekâ modellerini daha süratli ve uygun ölçekte geliştirmek ve eğitmek için hesaplama, hızlandırıcılar ve ağı entegre eden uçtan uca bir tahlilden oluşuyor.
Kaynak: (BHA) – Beyaz Haber Ajansı
