Aprendizaje profundo con TensorFlow

Aprendizaje profundo en AWS sin complicaciones

TensorFlow es uno de los muchos marcos de aprendizaje profundo disponibles para que los investigadores y desarrolladores mejoren sus aplicaciones con Machine Learning. AWS ofrece una amplia compatibilidad con TensorFlow, lo que permite a los clientes desarrollar y servir sus propios modelos en los ámbitos de la visión informática, el procesamiento del lenguaje natural y la traducción del habla, entre otros.

Puede comenzar a utilizar TensorFlow en AWS con Amazon SageMaker, un servicio de Machine Learning totalmente administrado que facilita y rentabiliza la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos TensorFlow a escala. Si prefiere gestionar la infraestructura personalmente, puede utilizar AMI de AWS Deep Learning o AWS Deep Learning Containers, que están creados a partir del código fuente y optimizados para el desempeño con la última versión de TensorFlow para implementar rápidamente entornos de Machine Learning personalizados.

Beneficios

Visualización

TensorFlow incluye un conjunto completo de herramientas de visualización que simplifican la comprensión, depuración y optimización de las aplicaciones. Admite una gran variedad de estilos, desde imágenes y sonido a histogramas y gráficos, y permite entrenar redes neuronales profundas masivas con rapidez y facilidad.

Documentación

Con TensorFlow obtendrá acceso a numerosa documentación y tutoriales que le ayudarán a acelerar su desarrollo de aprendizaje automático (AI). TensorFlow también goza de una comunidad de usuarios grande y tremendamente activa, que aporta constantes contribuciones de código y resolución de problemas en GitHub.

Testimonios de los clientes

Logotipo de Aerobotics

Aerobotics, una empresa sudafricana de tecnología agrícola, proporciona a los agricultores datos e inteligencia a través de la plataforma Aeroview, que utiliza el Machine Learning para extraer información de imágenes aéreas de drones. Gracias a Amazon SageMaker y TensorFlow, Aerobotics pudo mejorar su velocidad de capacitación en 24 veces por muestra.

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Logotipo de Fannie Mae

Fannie Mae utiliza Amazon SageMaker con TensorFlow para que su modelo de tasación de viviendas genere valoraciones precisas de las propiedades, lo que ayuda a reducir el riesgo hipotecario.

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Logotipo de Mobileeye

Mobileye, una empresa de Intel, utiliza TensorFlow con Amazon SageMaker para desarrollar y ofrecer soluciones de asistencia al conductor y vehículos autónomos. Mediante el modo de canalización de Amazon SageMake, los datos se transmiten desde Amazon S3 a las instancias de capacitación con la API de conjuntos de datos de TensorFlow para permitir que varias instancias de capacitación se nutran del mismo conjunto de datos de capacitación desacoplados.

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Clientes que utilizan TensorFlow en AWS

Muchas organizaciones se benefician de la facilidad de uso y la flexibilidad para comenzar a usar TensorFlow en AWS.
Logotipo de babylon
Logotipo de Georgia-Pacific
Logotipo de GoDaddy
Logotipo de Siemens
Logotipo de Propeller
Logotipo de Wix
Logotipo de zalando
Logotipo de Browsi
Logotipo de BTG
Cox Automotive
Logotipo de Thomson Reuters
Logotipo de Edmunds.com
Logotipo de GoodData
Logotipo de Grammarly
Logotipo de Expedia
Logotipo de Hudl
Logotipo de Idexx
Logotipo de intuit
Logotipo de Tradelegs
Logotipo de Matrix
Logotipo de Pinterest

Blogs y artículos

Blog: Building a customized recommender system in Amazon SageMaker
Agosto de 2020
por Ray Li

Blog: Deploying Tensorflow Openpose on AWS Inferentia based Amazon EC2 Inf1 instances
Julio de 2020
por Fabio Nonato De Paula y Haichen Li

Blog: Train ALBERT for natural language processing with TensorFlow on Amazon SageMaker
Mayo de 2020
por Jared Nielsen, Aditya Bindal y Derya Cavdar

Blog: A quick guide to distributed training with TensorFlow and Horovod on Amazon SageMaker
Enero de 2020
por Shashank Prasanna

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