Jalur Cepat untuk Menskalakan AI dan Ilmu Data di Mana Pun

Ribuan perusahaan di seluruh industri membuat terobosan artificial intelligence (AI) menggunakan sistem yang sudah ada yang disempurnakan dengan teknologi Intel® AI. Melalui akselerasi dan optimasi perangkat keras bawaan untuk alat perangkat lunak populer, alur kerja AI kini disederhanakan dari mencerna data untuk penerapan sesuai skala. Bagi inovator menggunakan AI untuk menghadapi tantangan besar, Intel membuka jalan ke arah menskalakan AI di mana pun.

Kasus Penggunaan Unggulan

Meskipun perusahaan menggunakan AI dengan cara yang berbeda, semuanya menghadapi tantangan AI umum—bagaimana mewujudkan konsep menjadi skala dunia nyata secara cepat, dengan biaya dan risiko paling rendah. Pelanggan berikut menemukan bahwa ke mana pun mereka memerlukan AI, lingkungan berbasis Intel mereka yang sudah tidak asing lagi menghadirkannya.

Pusat Pembelajaran AI

Temukan sumber daya, pelatihan, dan praktik terbaik Intel seputar AI dan ilmu data.

Pertanyaan Umum

Artificial intelligence (AI) merujuk pada sistem kelas luas yang memungkinkan mesin untuk meniru kemampuan manusia tingkat lanjut. Machine learning (ML) adalah kelas metode statistik yang menggunakan parameter dari data yang diketahui dan kemudian memprediksi hasil pada data baru yang mirip, seperti resesi, decision tree, mesin vektor keadaan. Deep learning (DL) adalah subset ML yang menggunakan beberapa lapisan dan algoritma yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak, yang disebut jaringan neural buatan, untuk belajar dari jumlah data yang besar. DL dipakai untuk berbagai proyek seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, mesin rekomendasi, dan lainnya.

Awalnya, data dibuat dan dimasukkan ke dalam sistem, di mana data melalui prapemrosesan untuk memastikan bentuk, jenis, dan kualitas data konsisten. Ketika data bersih telat dipastikan, data masuk ke dalam proses pemodelan dan optimasi untuk mendukung analitik yang lebih pintar dan cepat. Setelah model AI terbukti, model tersebut dapat diterapkan untuk memenuhi persyaratan proyek.

Analitik memproses data dalam jumlah besar menjadi pola untuk memprediksi hasil di masa depan. AI mengotomatisasi pemrosesan data untuk kecepatan, penentuan pola, dan memunculkan hubungan data yang kemudian menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. 

Tidak. Unit pemrosesan data (GPU) secara historis telah menjadi pilihan untuk proyek AI karena dapat menangani dataset dalam jumlah besar secara efisien. Namun, unit pemrosesan pusat saat ini sering kali menjadi pilihan yang lebih baik untuk proyek AI. Kecuali menjalankan deep learning yang kompleks pada dataset yang sangat besar, CPU lebih mudah diakses, lebih murah, dan lebih hemat energi. 

Tidak. Unit pemrosesan data (GPU) secara historis telah menjadi pilihan untuk proyek AI karena dapat menangani dataset dalam jumlah besar secara efisien. Namun, unit pemrosesan pusat saat ini sering kali menjadi pilihan yang lebih baik untuk proyek AI. Kecuali menjalankan deep learning yang kompleks pada dataset yang sangat besar, CPU lebih mudah diakses, lebih murah, dan lebih hemat energi.