Deep learning avec TensorFlow

Le deep learning sur AWS simplifié

TensorFlow est l'une des nombreuses plateformes de deep learning disponibles pour les chercheurs et les développeurs afin d'améliorer leurs applications à l'aide du machine learning. AWS offre une prise en charge étendue de TensorFlow, permettant aux clients de développer et de distribuer leurs propres modèles dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel, de la traduction vocale instantanée et plus encore.

Vous pouvez démarrer avec TensorFlow sur AWS à l'aide d'Amazon SageMaker, un service de machine learning entièrement géré offrant une solution simple et rentable pour construire, entraîner et déployer des modèles TensorFlow à grande échelle. Si vous préférez gérer vous-même l'infrastructure, vous pouvez utiliser les AWS Deep Learning AMIs ou les AWS Deep Learning Containers, qui sont fournis à partir de la source et sont optimisés pour la dernière version de TensorFlow afin de déployer rapidement des environnements de machine learning personnalisés.

Avantages

Visualisation

TensorFlow est fourni avec un ensemble complet d'outils de visualisation qui facilitent la compréhension, le débogage et l'optimisation des applications. Grâce à la prise en charge de nombreux styles, allant des images et de l'audio aux histogrammes et graphiques, vous pouvez rapidement et facilement former des réseaux neuronaux profonds massifs.

Documentation

Avec TensorFlow, vous avez accès à une documentation et des didacticiels détaillés qui peuvent vous aider à accélérer votre développement en matière d'IA. TensorFlow possède également une communauté importante d'utilisateurs extrêmement actifs qui contribuent régulièrement au code et résolvent des problèmes sur GitHub.

Témoignages de clients

Logo Aerobotics

Aerobotics, une startup Agritech sud-africaine, offre aux agriculteurs des données et des renseignements via la plateforme Aeroview, qui utilise le machine learning pour extraire des informations à partir de vues aériennes prises par des drones. Grâce à Amazon SageMaker et TensorFlow, Aerobotics entraîne ses modèles de machine learning 24 fois plus vite.

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Logo Fannie Mae

Fannie Mae utilise Amazon SageMaker avec TensorFlow pour son modèle d'évaluation immobilière afin de générer des estimations plus précises, ce qui permet de réduire le risque hypothécaire.

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Logo Mobileye

Mobileye, une société d'Intel, utilise TensorFlow avec Amazon SageMaker pour développer et distribuer des solutions d'aide à la conduite et de véhicules autonomes. Grâce au mode Pipe d'Amazon SageMaker, les données sont diffusées à partir d'Amazon S3 vers des instances d'entraînement via l'API d'ensembles de données TensorFlow. Plusieurs instances peuvent ainsi extraire le même ensemble de données d'entraînement découplées.

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Clients utilisant TensorFlow sur AWS

De nombreuses entreprises bénéficient de la facilité d'utilisation et de la flexibilité de la mise en route de TensorFlow sur AWS.
Logo Babylon
Logo Georgia-Pacific
Logo GoDaddy
Logo Siemens
Logo Propeller
Logo Wix
Logo Zalando
Logo Browsi
Logo BTG
Cox Automotive
Logo Thomson Reuters
Logo edmunds.com
Logo GoodData
Logo Grammarly
Logo Expedia
Logo Hudl
Logo Idexx
Logo Intuit
Logo Tradelegs
Logo Matrix
Logo Pinterest

Blogs et articles

Article : Building a customized recommender system in Amazon SageMaker
Août 2020
par Ray Li

Article : Deploying Tensorflow Openpose on AWS Inferentia based Amazon EC2 Inf1 instances
Juillet 2020
par Fabio Nonato de Paula et Haichen Li

Article : Train ALBERT for natural language processing with TensorFlow on Amazon SageMaker
Mai 2020
par Jared Nielsen, Aditya Bindal et Derya Cavdar

Article : A quick guide to distributed training with TensorFlow and Horovod on Amazon SageMaker
Janvier 2020
par Shashank Prasanna

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