TensorFlow™ を使用すると、開発者は、短時間で簡単にクラウド内での深層学習の使用を開始できます。このフレームワークは業界内で幅広くサポートされており、深層学習の研究やアプリケーション開発、特にコンピュータビジョン、自然言語理解、音声翻訳の分野でよく選ばれています。
AWS では、完全マネージド型の TensorFlow の体験を、規模に合わせて機械学習モデルを構築、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 で今すぐ開始できます。別の方法として、AWS Deep Learning AMI を用い、TensorFlow と、Apache MXNet、PyTorch、Caffe、Caffe2、Chainer、Gluon、Keras、Microsoft Cognitive Toolkit などのよく使われるフレームワークでカスタム環境とワークフローを構築できます。
クラウド上の TensorFlow プロジェクトの 88% は AWS で実行されています。
このレポートでは、Nucleus Research が、深層学習の専門家が深層学習のために他のクラウドプロバイダーよりも AWS を
選択する 5 つの理由を明らかにしています。
利点
可視化
TensorFlow には、アプリケーションの理解、デバッグ、最適化を容易にする完全な可視化ツール一式が付属しています。画像や音声からヒストグラムやグラフに至るまで、さまざまなスタイルをサポートすることで、巨大な深層ニューラルネットワークを素早く簡単にトレーニングすることができます。
モバイル開発
TensorFlow Mobile は、コードフットプリントと数学ツールを削減して、小さなコードサイズを容易にします。Android に適している TensorFlow Mobile は、ネットワークアクセスが断続的または高価である状況にも適しています。
ドキュメント
TensorFlow を使用すると、AI 開発の高速化に役立つ豊富なドキュメントやチュートリアルにアクセスできます。また、TensorFlowには、定期的にコードを提出し、GitHub の問題を解決するユーザーが非常に活発に活動しているコミュニティもあります。
TensorFlow on AWS をご使用のお客様
Amazon SageMaker を機械学習で使用する
Amazon SageMaker は、開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルをあらゆる規模で、短期間で簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにする完全マネージド型サービスです。Amazon SageMaker を使用すると、通常、開発者による機械学習の足手まといになるような障壁をすべて取り除きます。
