Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und historische Daten nutzt, um Muster zu erkennen und Vorhersagen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen. Um die Genauigkeit des Algorithmus zu verbessern, stützt sich maschinelles Lernen auf große kontinuierliche Datensätze als Eingabe.
Obwohl CPUs für datenintensive maschinelle Lernaufgaben nicht so effizient sind, bleiben sie eine kostengünstige Choice, wenn die GPU-Nutzung nicht möglich ist. Beispielsweise können Algorithmen für maschinelles Lernen, die Zeitreihendaten verarbeiten und kein paralleles Rechnen erfordern, effektiv auf CPUs ausgeführt werden. Ebenso können sich Empfehlungssysteme, die ausreichend Speicher zum Einbetten von Schichten benötigen, für CPUs entscheiden. Bestimmte Algorithmen sind außerdem so optimiert, dass sie auf CPUs im Vergleich zu GPUs eine bessere Leistung erbringen.
Die Datenmenge spielt eine entscheidende Rolle für die Effektivität und Geschwindigkeit maschineller Lernalgorithmen. GPUs haben sich über ihre traditionelle Rolle in der Hochleistungsgrafikverarbeitung hinaus weiterentwickelt und werden heute für die Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung und massiv parallele Berechnungen eingesetzt. Folglich bieten GPUs die parallelen Verarbeitungsfunktionen, die für die Unterstützung der komplexen mehrstufigen Prozesse des maschinellen Lernens unerlässlich sind.
Neuronale Netze zielen darauf ab, die Funktionen des menschlichen Gehirns nachzubilden, indem sie aus umfangreichen Daten lernen. Während der Trainingsphase analysieren neuronale Netze Eingabedaten, vergleichen sie mit Standarddaten und generieren Vorhersagen und Prognosen.
Die Trainingszeit neuronaler Netze nimmt tendenziell zu, wenn die Größe des Datensatzes zunimmt. Während es möglich ist, kleinere neuronale Netze mithilfe von CPUs zu trainieren, werden CPUs bei der Verarbeitung großer Datenmengen weniger effizient. Folglich erhöht sich die Trainingszeit, je mehr Ebenen und Parameter hinzugefügt werden.
Deep Studying, das sich auf neuronale Netze mit drei oder mehr Schichten bezieht, basiert stark auf neuronalen Netzen als Grundlage. Diese Netzwerke sind für den Parallelbetrieb konzipiert, sodass jede Aufgabe unabhängig ausgeführt werden kann. Durch diese parallele Verarbeitungseigenschaft eignen sich GPUs besser für die Verarbeitung der riesigen Datensätze und komplizierten mathematischen Berechnungen, die beim Coaching neuronaler Netze erforderlich sind.
Ein Deep-Studying-Modell bezieht sich auf ein neuronales Netzwerk, das aus drei oder mehr Schichten besteht. Diese Modelle verfügen über versatile Architekturen, die es ihnen ermöglichen, direkt aus Rohdaten zu lernen. Die Nutzung großer Datensätze während des Trainings kann die Vorhersagegenauigkeit von Deep-Studying-Modellen verbessern.
Wenn es um Deep Studying geht, sind CPUs im Vergleich zu GPUs weniger effizient. CPUs verarbeiten Aufgaben sequentiell, eine nach der anderen, was es schwierig macht, die zunehmende Anzahl von Aufgaben zu bewältigen, die mit größeren Dateneingaben und Vorhersagen verbunden sind.
Deep Studying erfordert Geschwindigkeit und Hochleistungsfähigkeiten, und Modelle lernen schneller, wenn alle Vorgänge gleichzeitig verarbeitet werden. GPUs sind aufgrund ihrer zahlreichen Kerne für das Coaching von Deep-Studying-Modellen optimiert und können so mehrere parallele Aufgaben bewältigen. Tatsächlich können GPUs diese Aufgaben bis zu dreimal schneller verarbeiten als CPUs, was sie zur bevorzugten Wahl für Deep-Studying-Anwendungen macht.
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