ENNOT
Las redes neuronales profundas ya han demostrado ser la tecnología más prometedora en el campo de la automatización de tareas cognitivas: procesamiento de imágenes, detección y reconocimiento de objetos en vídeo, reconocimiento y síntesis de voz, etc.
La disponibilidad de herramientas de formación, así como la disponibilidad de "productos semiacabados" - redes neuronales pre-entrenadas - en el dominio público han permitido a las empresas de todo el mundo crear soluciones de aplicaciones de IA que funcionan por sí solas o con la ayuda de contratistas.
Lamentablemente, el costo de la posesión de programas informáticos basados en redes neuronales incluye la necesidad de adquirir equipo informático costoso, lo que a menudo reduce considerablemente el atractivo de la inversión de esos proyectos.
Una de las prioridades de Cyber Data Control en los últimos años ha sido la investigación y el desarrollo en el ámbito de la optimización de las redes neuronales.
Se han aplicado conocimientos y tecnologías únicos en el campo de la optimización de las redes neuronales como parte de una plataforma especializada que permite resolver problemas como la reducción significativa de los presupuestos de los proyectos de IA, la reducción múltiple del costo de propiedad de los servicios de IA, la incorporación de las tecnologías cognitivas en la infraestructura con canales de comunicación débiles y la puesta en marcha de una red neuronal en los dispositivos periféricos.
solución única en su segmento:
- Alto grado de optimización de los modelos de redes neuronales con una mínima pérdida de precisión: hasta 20 veces en memoria y hasta 50 veces en velocidad.
- No se requieren conocimientos y habilidades especiales - una solución de un solo botón. Tiempo mínimo para obtener el modelo optimizado - no más de 2 semanas.
- Optimización para cualquier plataforma de hardware.
- Disponible para su uso tanto en la nube como en las instalaciones.
La herramienta es extremadamente fácil de usar
Salida = resultado totalmente listo para usar - red neuronal optimizada que corresponde a las limitaciones de hardware especificadas, con la mínima pérdida posible de calidad de trabajo
El efecto de la aplicación
La aceleración de rendimiento esperada sin pérdida de calidad para cualquier solución de red neuronal disponible es de 2 a 20 veces
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