加速机器学习算法的培训

时间:2019-03-04 18:38:31 阅读:4次

摘要
此代码模式教导开发人员使用PowerI虚拟化软件通过Nimbix快速培训机器学习算法。使用NVIDIA GPU和CUDA并行计算平台运行无监督学习迭代时,您可以提高非Power架构的速度。
描述
此代码模式专为希望提高机器学习速度的任何人而设计,向您展示如何利用IBM的新PowerAI进行机器学习。您将使用Jupyter Notebook在IBMPower8?系统上展示具有时间序列的机器学习示例。该笔记本通过检查“纽约时报”新闻文章中检测到的相关市场和情绪,重点评估可再生能源领域未来金融市场价值的可预测性。
完成此模式后,您将了解如何:
从各种外部源提取和格式化结构化数据
提取并格式化非结构化数据,并使用IBM Watson?认知服务来分析数据情绪
建立和训练神经网络
在Jupyter笔记本中显示和共享结果
这种模式将帮助需要高效构建强大的深度学习应用程序并快速提高机器学习速度的应用程序开发人员。它也是没有丰富数据科学经验的开发人员的理想选择。

开发人员加载提供的笔记本,该笔记本在PowerAI系统上运行。
随着笔记本电脑的运行,它使用了纽约时报的数据和市场数据。
笔记本使用IBM Watson Natural Language Understanding服务来分析文本。
该笔记本使用TensorFlow和机器学习来开发模型和预测。

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