Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Pembelajaran mendalam dan pembelajaran dangkal: situasi kompetitif di bawah perubahan teknologi

Selama dekade terakhir, kebangkitan pembelajaran mendalam telah berdampak besar pada seluruh bidang kecerdasan buatan, menunjukkan kinerja yang melampaui metode pembelajaran dangkal tradisional di hampir setiap tugas. Perubahan ini tidak hanya mendorong kemajuan teknologi, tetapi juga berdampak besar pada pasar perangkat keras, khususnya kartu grafis. Artikel ini akan memberikan analisis mendalam tentang keunggulan pembelajaran mendalam dibandingkan pembelajaran dangkal, alasan di baliknya, dan dampak tren ini terhadap kebutuhan perangkat keras.

Keuntungan pembelajaran mendalam dibandingkan pembelajaran dangkal

1. Peningkatan kinerja

Model pembelajaran mendalam, khususnya jaringan saraf dalam, telah menunjukkan kinerja unggul di berbagai domain karena kemampuannya mempelajari fitur data tingkat tinggi. Model pembelajaran mendalam telah menjadi standar industri dalam tugas-tugas seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.

2. Kemampuan pemrosesan data

Dibandingkan dengan model pembelajaran dangkal, model pembelajaran mendalam dapat menangani data yang lebih kompleks dan berdimensi lebih tinggi. Hal ini menjadikan pembelajaran mendalam lebih fleksibel dan efisien dalam memproses data tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan video.

3. Ekstraksi fitur otomatis

Pembelajaran dangkal tradisional bergantung pada ekstraksi fitur manual, yang memakan waktu dan dapat membatasi performa model karena seleksi manusia. Sebaliknya, pembelajaran mendalam secara otomatis mempelajari karakteristik data melalui pemrosesan berlapis-lapis, sehingga mengurangi ketergantungan pada pengetahuan ahli.

Persyaratan perangkat keras dan dampak pasar kartu grafis

Dengan popularitas pembelajaran mendalam, permintaan akan sumber daya komputasi berkinerja tinggi juga meningkat secara signifikan. Model pembelajaran mendalam, khususnya tahap pelatihan, memerlukan banyak daya komputasi, yang secara langsung mendorong pertumbuhan permintaan GPU (unit pemrosesan grafis).

1. Pentingnya GPU

GPU sangat cocok untuk penghitungan pembelajaran mendalam karena kemampuan pemrosesan paralelnya, dan dapat memberikan kecepatan pelatihan yang lebih cepat daripada CPU. Permintaan ini telah mendorong kemajuan pesat dalam kinerja dan fitur-fitur khusus dari perusahaan seperti NVIDIA dan AMD.

2. Harga meningkat

Seiring meningkatnya permintaan, harga GPU juga mengalami kenaikan yang signifikan. Selain pembelajaran mendalam, penambangan mata uang kripto juga meningkatkan permintaan GPU, sehingga semakin mendorong kenaikan harga.

3. respons pasar

Untuk memenuhi kebutuhan penelitian dan aplikasi AI, produsen kartu grafis telah meluncurkan lebih banyak produk yang dioptimalkan untuk AI, seperti kartu seri Tesla dan Quadro dari NVIDIA, yang dirancang khusus untuk kebutuhan pembelajaran mendalam di perusahaan dan lembaga penelitian ilmiah.

Kesimpulannya

Munculnya pembelajaran mendalam memang telah banyak mengubah lanskap kecerdasan buatan, membuat pemrosesan masalah yang kompleks menjadi lebih efisien. Meskipun terdapat kekurangan dalam hal biaya tinggi dan sumber daya yang intensif, pembelajaran mendalam masih menjadi arah utama pengembangan teknologi saat ini dan masa depan. Pada saat yang sama, pembelajaran dangkal masih mempertahankan penerapannya dalam skenario dengan data yang lebih sedikit atau persyaratan interpretasi model yang lebih tinggi. Di masa depan, pengembangan keduanya mungkin lebih fokus pada saling melengkapi dibandingkan penggantian tunggal, dan bersama-sama mendorong kemajuan teknologi dan inovasi.