ディープラーニングで顔写真から〇〇かどうかを判別してみる (うまくいったか微妙) - QiitaRegister as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up
AWS Lambda および Tensorflow を使用してディープラーニングモデルをデプロイする方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Lambda および Tensorflow を使用してディープラーニングモデルをデプロイする方法 ディープラーニングは、実際のデータを処理する方法に革命をもたらしました。ディープラーニングアプリケーションの種類は、ユーザーの写真アーカイブの整理から、本のレコメンド機能、不正な動作の検出、自動運転車周辺の認識まで、多岐にわたります。 この投稿では、AWS Lambda で独自にトレーニングしたモデルを使用して、単純なサーバーレスのコンピューティング手法を大規模に活用する方法を段階的にご説明します。このプロセスの中で、サーバーレスを使って推論を実行するために使用できる AWS の主要なサービスをいくつかご紹介します。 ここでは、イメージ分類について取り上げます。パフォーマンスが高いオープンソースモデルを多数利用できます。イメージ分類では、
AWS Deep Learning AMI の更新: TensorFlow、Apache MXNet、Keras、PyTorch の新バージョン | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Deep Learning AMI の更新: TensorFlow、Apache MXNet、Keras、PyTorch の新バージョン TensorFlow、PyTorch、Keras、最新バージョンの Apache MXNet 1.0 などを含む様々なフレームワークにわたり、NVIDIA Tesla V100 “Volta” GPUs でのトレーニング速度を大幅に改善するため、AWS Deep Learning AMI を更新しました。 現在使用可能な AMI には主に 2 つのタイプがあります。Conda ベースの AWS Deep Learning AMI は、一般的に使用されているフレームワークの最新のポイントリリース (事前設定済みの CUDA、ノートブック、サポートしているライブラリを含む) を Conda ベースの仮想
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