Brightics Deep Learning
Uma plataforma de análise de dados não estruturada - serviço de aprendizagem profunda fácil e rápido para todos
Recomende automaticamente dados de rótulos e modelos ideais para obter a máxima produtividade no processo de desenvolvimento de aprendizagem profunda
Principais serviços
Encontre a velocidade de treinamento mais rápida na área de aprendizagem profunda
- Economize tempo de rotulagem de imagens 70% A maior taxa mundial de rotulagem automática
- Aumente a velocidade de seleção de modelos 2 a 8 vezes Recomendação automática do modelo de DL
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Automação do processo de rotulagem para dados de aprendizagem
O tempo de rotulagem será reduzido em 70 a 80% graças à tecnologia de rotulagem automática do Brightics Deep Learning. Além disso, haverá redução nos custos e nas tentativas e erros.
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Recomendação de modelos de aprendizagem em estágios anteriores
O ritmo de aprendizagem será mais acelerado com o fornecimento de funções recomendadas de modelos de aprendizagem em estágios anteriores, que são otimizados para dados de aprendizagem.
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Processo distribuído para dados em massa
O ritmo do processo de dados em massa será oito vezes mais acelerado ao se garantir um processamento distribuído de alto desempenho, que realiza a coleta de dados em processos de aprendizagem/pré-processos/em massa de maneiras distribuídas.
Casos de uso
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Análise de ECG com maior precisão por meio da aprendizagem profundaPor meio de uma análise de aprendizagem profunda dos dados de ECG coletados em dispositivos vestíveis, é possível fazer um diagnóstico preciso de arritmias sensíveis e de outros tipos. Hospitais e institutos de pesquisa podem utilizar esses resultados de análises em tratamentos e pesquisas clínicas. -
Previsão dos níveis de risco de doenças e prevenção precoce de doenças por meio da análise de dados genômicosÉ possível verificar se pessoas com riscos de desenvolver câncer hereditário (por exemplo, com histórico médico familiar) realmente teriam a variação genotípica de câncer por meio de uma análise minuciosa da lista da variação genotípica específica fornecida pela genômica de forma clínica. -
Cotação automática de reparo por meio da análise de imagens de acidentes de carroÉ possível reduzir o tempo do processo de pagamento do seguro e calcular o prêmio de seguro adequado por meio da análise de padrões de imagens de acidentes no caso do processamento de acidentes de carro.
Recursos
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Mecanismo de processo distribuído de alto desempenho
O ritmo do processo de dados em massa será oito vezes mais rápido ao se garantir o melhor processamento distribuído de alto desempenho do mundo, que aplica os métodos mais otimizados de distribuição de carga ao banco de dados patenteado da empresa e ao servidor de análise.
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Melhor proposta de modelo
O tempo necessário para que especialistas no local ou desenvolvedores de IA menos qualificados escolham os modelos de aprendizagem profunda será no mínimo de duas a oito vezes menor com o uso do modelo pré-treinado que recomenda automaticamente os modelos de aprendizagem profunda mais otimizados para os dados de aprendizagem fornecidos.
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Rotulagem automática
O tempo de rotulagem será reduzido em até 80% por conta da execução automática de 80% da rotulagem de dados, enquanto as pessoas podem implementar os 20% restantes com a maximização da taxa de automação da rotulagem com a tecnologia de aprendizado ativo mais avançada.
Especificações
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Plataforma de análise de aprendizagem profunda
Servidor x86 com dois nós ou mais
– GPU: NVIDIA V100 1EA/nó
– CPU: 16 núcleos/nó
– Memória: 32 GB/nó
– Sistema operacional: Linux de 64 bits -
Computador para usuários da plataforma
– Navegador: Chrome (versão 50.0 ou superior)
– Resolução da tela: 1280 x 900, (recomendada) -
Ambientes de nuvem adequados
SDS Cloud, Amazon Web Service, MS Azure, Google Cloud etc.
Documentação
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