SA岩永です。Amazon CTO Wernerのブログで、深層学習フレームワークであるMXNetについての投稿がありました。AWSを使って機械学習・深層学習をお考えの方に非常に重要な内容なので、日本語訳しましたのでご覧ください。 また、記事内にもありますが今週ラスベガスにて開催されるre:Invent 2016では11月30日に機械学習についてのMini Conもありますので、現地にいらっしゃる方はぜひご参加下さい。 追記: re:Invent 2016の中で、深層学習フレームワークのベンチマーク用のコードが公開されました。https://github.com/awslabs/deeplearning-benchmark 原文: MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS 機械学習は、私達のビジネスや生活の多くの領域において段々と重要

Apache SparkとAmazon DSSTNEを使った、Amazon規模のレコメンデーション生成 Amazonのパーソナライゼーションでは、お客様毎の製品レコメンデーションを生成するためにニューラルネットワークを使っています。Amazonの製品カタログは、あるお客様が購入した製品の数に比較して非常に巨大なので、データセットは極端に疎になってしまいます。そして、お客様の数と製品の数は何億にものぼるため、我々のニューラルネットワークのモデルは複数のGPUで分散しなければ、空間や時間の制約を満たすことができません。 そのため、GPU上で動作するDSSTNE (the Deep Scalable Sparse Tensor Neural Engine)を開発しオープンソースにしました。我々はDSSTNEを使ってニューラルネットワークを学習しレコメンデーションを生成していて、ECのウェブサイト

Top Announcements of the AWS Summit in New York, 2023 It’s probably no surprise that generative artificial intelligence and machine learning were the stars of the show, but there were several other bright lights from the day-long cloud conference. New Seventh-Generation General Purpose Amazon EC2 Instances (M7i-Flex and M7i) Today we are launching Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M7i-Flex

New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute