Watson: le Deep Learning par IBM

News:

  • Mars 2017: Un parte­nar­i­at vient d’être signé entre Wat­son et Ein­stein de Sales­force. Rap­pelons qu’Einstein est la solu­tion de Sales­force pour met­tre de l’IA dans la CRM: anticiper les oppor­tu­nités de vente, par­cours pré­dic­tif en mar­ket­ing, cloud.
  • Décem­bre 2016: Wat­son s’oriente vers la cyber­sécu­rité. Pour nour­rir la bête: >15 000 documents/mois relat­ifs à la sécu­rité infor­ma­tique.
  • Aout 2016: Un cen­tre de recherche de la fac­ulté de médecine de l’université de Tokyo dirigé par Ari­nobu Tojo a util­isé Wat­son pour une aide au diag­nos­tic d’un cas rare de leucémie. En 10 min, wat­son a trou­vé la véri­ta­ble cause; les médecins esti­ment qu’il leur aurait fal­lu 2 semaines. D’ailleurs, avec Apple, IBM trans­forme Wat­son en doc­teur. Depuis, Wat­son recom­mande le même traite­ment que les médecins dans 99% des cas de can­cer.
  • Novem­bre 2015: IBM passe sa solu­tion de machine learn­ing, Sys­temML,  en Open Source. L’outil vise la spé­ci­fi­ca­tion d’algorithmes écrits en R ou en Python pour l’apprentissage automa­tique appliqué aux don­nées, dont le cal­cul dis­tribué sur Apache Hadoop ou le frame­work Apache Spark, qui utilise des tech­niques In-Mem­o­ry et peut fonc­tion­ner sur un clus­ter de serveurs.
  • Févri­er 2011: Wat­son par­ticipe à 3 manch­es du jeu télévisé Jeop­ardy et rem­porte !

Car­ac­téris­tiques:

  • Objec­tif pre­mier: répon­dre à des ques­tions for­mulées en lan­gage naturel
  • Con­fig­u­ra­tion matérielle à l’origine: 90 serveurs Pow­er 750 (10 racks). Chaque serveur con­tient 4 processeurs POWER7 octo-cores cadencés à 3,55 GHz, soit 32 cœurs par serveur, soit au total 2 880 cœurs POWER7.
  • Plusieurs SDK disponibles: Node­JS, Swift(Apple), Python, Java, Uni­ty et Dot­net.
  • Très ori­en­té chat­bots

Liens et ressources:

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