HPE’nin yeni tahlili; dağıtık makine öğrenmesi metodu olan HPE Swarm Learning, bilgi kapalılığından ödün vermeden kullanıcıların öğrendiklerini uçta yahut dağıtık yerlerde paylaşmasına imkan tanıyor.
Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE), yapay zekâ modellerinden öğrenilenleri, data 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 usulü 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 dataları 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, tıpkı vakitte her kuruluşun etik, data kapalılığı 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 tıpkı kaynağa geri taşınması gerektiğinden verimsiz ve maliyetli olabiliyor. Ayrıyeten bu süreç, data paylaşımını ve hareketini sınırlayan, potansiyel olarak yanlış ve taraflı modellemelere yol açabilecek data saklılığı, data sahipliği kuralları ve düzenlemeleri tarafından kısıtlanabiliyor. İşletmeler eğitim modellerinden ve uç nokta içgörülerinden yararlanarak, daha süratli kararlar alıp daha âlâ 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; bilgi yönetişimi, düzenleme yahut uyumluluk ihtiyaçlarının karşılanmasını gerektiren ve dataların bulunduğu yerde kalmasını zarurî kılan kurumlar açısından zorluk oluşturuyor. Eşsiz bir formda HPE Swarm Learning, kuruluşların eğitim odaklı data kümesi boyutunu artıran dağıtık bilgileri kullanmasını, data yönetişimine ve kapalılığına dair kuralları ihlal etmeden adil bir halde makine tahsili modelleri oluşturmasını sağlıyor. HPE Swarm Learning dataların kendisinin değil, sırf elde edilen tahsillerin paylaşıldığından emin olmak için üyeleri inançlı bir halde sisteme dahil etmek, önder 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 maksatlar için güçlendirmek üzere sürü öğrenmesi
HPE Swarm Learning, farklı bölümlerin iş birliği yapmasına ve içgörülerini geliştirmesine yardımcı oluyor:
- Hastaneler hasta bilgilerini korurken hastalıkların ve öbür rahatsızlıkların teşhisini uygunlaştırmak için görüntüleme kayıtlarından, CT ve MRI taramalarından, bir hastaneden başkasına aktarılacak gen dizilimi bilgilerinden çıkarımlara ulaşabiliyor.
- Bankacılık ve finansal hizmetler, dolandırıcılıkla ilgili öğrendiklerini birebir anda birden fazla finansal kurumla paylaşarak önümüzdeki on yılda kredi kartı dolandırıcılığında global çapta beklenen 400 milyar dolardan fazla usulsüzlük ile 2 daha âlâ gayret edebiliyor.
- Üretim tesisleri, ekipman tamir muhtaçlıkları 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 datalarından öğrendikleriyle daha güzel 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 kestirim etmek için imaj 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 birebir sürü tahsili tabanlı yapay zekâ modellerini kullanarak Birleşik Krallık’taki iki bağımsız data setinde yer alan kestirimlerin performansını doğruladı. Sonuçlar, iddiaları düzgünleştirmek için kullanılan sürü tahsili modellerinin sadece hasta datalarını değil, başka lokasyonları da hesaba katarak sırf mahallî bilgiler üzerinde eğitilen yapay zekâ modellerinden daha yeterli performans gösterdiğini kanıtladı.
TigerGraph, bankaların kredi kartı dolandırıcılığıyla çaba etmesine yardımcı olmak için anomali tespitini geliştiriyor
Grafik tabanlı analitik platform olan TigerGraph, kredi kartı süreçlerinde olağandışı aktifliği süratli bir formda tespit etme uğraşlarını 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 mahzurları 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
