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HPE ayuda a las empresas a acelerar el despliegue del aprendizaje automático

Machine Learning Development System y Swarm Learning abordan los puntos débiles de la implementación para los usuarios empresariales.

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Hewlett Packard Enterprise (HPE) ha lanzado un par de sistemas diseñados para ampliar la adopción y acelerar el despliegue del aprendizaje automático entre las empresas.

Por un lado, el objetivo de Swarm Learning es aportar la sabiduría de las multitudes al modelado de aprendizaje automático sin sacrificar la seguridad, mientras que el sistema de desarrollo de aprendizaje automático pretende ofrecer una solución de formación única para las empresas que, de otro modo, habrían tenido que diseñar y construir su propia infraestructura de aprendizaje automático.

Por otro, Machine Learning Development System está disponible en varios tamaños físicos. Es el caso de lo que la compañía califica "configuración pequeña", que utiliza un servidor de computación Apollo 6500 Gen10 para proporcionar la potencia necesaria para el entrenamiento de aprendizaje automático, servidores HPE ProLiant DL325 y switches Aruba CX 6300 para la gestión de los componentes del sistema, y la plataforma de red Quantum InfiniBand de NVIDIA, junto con las suites de software de gestión especializada Machine Learning Development Environment y Performance Cluster de HPE.

 

El nuevo sistema lleva la computación HPC al aprendizaje automático

Según el vicepresidente de investigación de IDC, Peter Rutten, se trata esencialmente de llevar las capacidades de HPC (computación de alto rendimiento) al aprendizaje automático empresarial, algo que normalmente requeriría que las empresas diseñaran sus propios sistemas.

"Es el tipo de sistema que las empresas están buscando realmente, ahora que la IA está más madura. El mayor obstáculo a la hora de introducir la IA en tu empresa es que tienes que construir el sistema", ha apostillado.

El uso de recursos en la nube podría ser una opción para algunas empresas, pero los datos necesarios para los modelos de IA tienden a ser sensibles y críticos para el negocio, por lo que ciertas empresas podrían rehuir esa opción, incluso si las restricciones regulatorias de algunas industrias lo hacen directamente imposible para otras.

Swarm Learning es un marco descentralizado que utiliza la tecnología de contenedores para lograr dos objetivos: en primer lugar, permite que el aprendizaje automático tenga lugar en los sistemas periféricos, sin necesidad de un viaje de ida y vuelta a un centro de datos central, lo que permite a las empresas obtener información precisa más rápidamente de lo que podrían hacerlo de otro modo.

En segundo lugar, permite que empresas similares compartan los resultados del aprendizaje de modelos de IA entre ellas, creando potencialmente beneficios en toda la industria sin necesidad de que las empresas compartan los datos subyacentes entre sí.

"Si hay siete hospitales que intentan resolver problemas con la formación de modelos de IA, pero no pueden compartir los datos, la formación de la IA es limitada", ha explicado Rutten. Esto hace que los modelos sean poco precisos y tengan un sesgo potencial, dependiendo de la demografía de los pacientes de los hospitales y de muchos otros factores.

"Para resolver esto, el aprendizaje enjambre no comparte los datos, sino que comparte los resultados del entrenamiento del modelo en cada lugar y los combina en un modelo entrenado", según aquel especialista.

Rutten ha señalado que el aprendizaje de enjambre es una técnica relativamente novedosa, lo que significa que la adopción generalizada podría ser lenta, pero que el sistema de desarrollo de aprendizaje automático de HPE se dirige directamente a un punto de dolor actual, lo que lo convierte en el anuncio más interesante de los dos.

"Es casi una oferta AaS [as-a-service] en su centro de datos. Esto es lo que la gente busca para permitir el entrenamiento de modelos de IA en su empresa", ha concluido.



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