計算和軟件巨頭IBM和SAP SE今天分別公布了多個項目，旨在讓大型企業(yè)更容易地在他們的運營中使用深度學(xué)習(xí)，這些舉措也表明深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在步入主流。

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖模擬大腦的學(xué)習(xí)方式，讓計算機自己學(xué)習(xí)而不是被明確編程。近些年，該方法已經(jīng)在語音和圖像識別方面取得了巨大進步，從Amazon Alexa數(shù)字助理到自動駕駛汽車的方方面面。

但是到目前為止，大多數(shù)深度學(xué)習(xí)的堅定支持者都是大型的互聯(lián)網(wǎng)公司，例如Google、Facebook和微軟。目前還沒有太多大型企業(yè)在他們自己的核心應(yīng)用中廣泛使用這項技術(shù)。

IBM高性能計算和機器學(xué)習(xí)副總裁Sumit Gupta表示：“深度學(xué)習(xí)對企業(yè)而言正在變得越來越有趣。所有對人工智能的興趣都是有深度學(xué)習(xí)推動的。”

機會是巨大的。根據(jù)來自Tractica公司的2016年度報告，全球深度學(xué)習(xí)軟件年收入將從2015年的1.09億美元增長到2024年的104億美元，這意味著到2024年，在該企業(yè)市場的累計支持將達到406億美元。

IBM和SAP在利用深度學(xué)習(xí)方面并不孤單。Google、Facebook、微軟、Saleforce.com等企業(yè)多年來一直利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來強化他們自身的服務(wù)，并實現(xiàn)新的技術(shù)創(chuàng)新。但是目前，企業(yè)正在他們自己的應(yīng)用中尋求好處，而這正是IBM和SAP，以及Google和微軟等云提供商，希望提供的。

今天，IBM宣布將結(jié)合兩組軟件工具，旨在讓企業(yè)更容易將AI技術(shù)運用于企業(yè)的運營中。IBM的Data Science Experiece是一個協(xié)作工作空間，可幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家管理數(shù)據(jù)和訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。現(xiàn)在Data Science與IBM PowerAI深度學(xué)習(xí)平臺相結(jié)合，后者提供了一系列開源軟件框架例如TensorFlow、Caffe以及Torch，能夠做圖像和語音識別、自然語言處理以及類似需要長時間學(xué)習(xí)的任務(wù)。

此舉的目的是讓數(shù)據(jù)科學(xué)家針對各種任務(wù)更輕松地利用深度學(xué)習(xí)。例如，銀行可以更準(zhǔn)確地預(yù)測客戶是否可能違約貸款或者檢測信用卡欺詐。制造商可以利用歷史機器數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，在發(fā)生之前識別出潛在故障。此外還可以根據(jù)POS數(shù)據(jù)、天氣和其他外部數(shù)據(jù)來優(yōu)化庫存管理。Gupta表示：“數(shù)據(jù)科學(xué)家不必在配置或者管理服務(wù)器上花費太多心思。”

Data Science Experience將在云和內(nèi)部部署環(huán)境中提供，但是PowerAI只在內(nèi)部部署環(huán)境中提供。所以這個集成軟件只針對內(nèi)部部署的數(shù)據(jù)中心，目前還沒有關(guān)于云版本的明確計劃。

另一方面，SAP在今天宣布將成為在采用Nvidia最新一代Volta GPU的計算機系統(tǒng)上提供企業(yè)機器學(xué)習(xí)技術(shù)組合的公司。GPU芯片通常用于游戲和其他圖形密集的場景，因為可以并行處理大量數(shù)據(jù)、且遠比傳統(tǒng)處理器快得多而成為深度學(xué)習(xí)的標(biāo)配。

Nvidia GPU最早于2016年安裝在位于以色列和德國波茲坦的Nvidia DGX-1系統(tǒng)中，隨后安裝在SAP位于德國圣萊昂羅特的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中心，以及位于加州帕洛阿爾托和新加坡的創(chuàng)新實驗室中。目前，Nvidia GPU已經(jīng)為SAP Leonardo機器學(xué)習(xí)軟件組合的數(shù)據(jù)和算法訓(xùn)練提供支撐。

現(xiàn)在，SAP將升級自己位于圣萊昂羅特的數(shù)據(jù)中心，采用Nvidia的Volta系統(tǒng)，Nvidia公司副總裁、DGX計算總經(jīng)理Jim McHugh表示，這是首個面向企業(yè)的Volta生產(chǎn)解決方案。SAP機器學(xué)習(xí)副總裁Markus Noga表示：“我們一直致力于為企業(yè)應(yīng)用用戶提供深度學(xué)習(xí)和人類層面智能性的好處。”

例如，SAP的Brand Impact是一項基于云的機器學(xué)習(xí)服務(wù)，可分析視頻以檢測品牌標(biāo)識，以及在電影和電視中的曝光來確定廣告效果。現(xiàn)在這項服務(wù)可以在24小時內(nèi)提供分析，而以前手動操作需要6周時間。

SAP還有Machine Learning服務(wù)，以及客戶服務(wù)票、客戶發(fā)票與付款匹配、一個自動化應(yīng)付賬款系統(tǒng)原型。Noga表示，SAP計劃從明年開始把這些服務(wù)擴展到主流企業(yè)資源規(guī)劃應(yīng)用例如核心財務(wù)、采購和生產(chǎn)等。

目前，在Volta系統(tǒng)上的Leonardo Machine Learning組合僅在云中提供，不過Noga表示，SAP正在準(zhǔn)備內(nèi)部部署的版本。