MXNet とは | AWS
Apache MXNet on AWS は、高速でスケーラブルなトレーニングおよび推論フレームワークで、機械学習用の使いやすく簡潔な API が付属しています。 MXNet に含まれている Gluon インターフェイスにより、デベロッパーは、自身のスキルレベルにかかわらず、クラウド、エッジデバイス、モバイルアプリでの深層学習を開始できます。数行の Gluon コードで、オブジェクト検出、音声認識、レコメンデーション、パーソナライズといった用途の直線回帰、畳み込みネットワーク、リカレント LSTM を構築できます。 完全マネージド型の MxNet エクスペリエンスで、規模に合わせて機械学習を構築、トレーニング、デプロイできるプラットフォームである、Amazon SageMaker の使用を今すぐ開始できます。別の方法として、AWS Deep Learning AMI を MxNet および他
AWS Solutions Architect ブログ
こんにちは。ソリューションアーキテクトの布目です。本日はAWS Compute Blogに掲載されたSeamlessly Scale Predictions with AWS Lambda and MXNetをご紹介します。 Sunil Mallya, ソリューションアーキテクト AIソリューションを大規模に構築することは困難を伴います。このブログではAWS LambdaとMXNetを、スケーラブルな予測パイプラインの構築に活用する方法を見ていきます。 機械学習や深層学習を活用しようとする企業は、単なるモデルの学習よりもはるかに多くの投資をしています。そこには、次に示すステージを含む洗練されたパイプラインが存在します: データストレージ プリプロセッシング 特徴抽出 モデルの生成 モデルの分析 特徴エンジニアリング フィードバックの評価 パイプラインの各ステージでは次が要求されます: 変化
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