TensorFlow は、研究者や開発者が機械学習でアプリケーションを強化するために利用できる数多くの深層学習フレームワークのひとつです。AWS は TensorFlow を幅広くサポートしており、お客様はコンピュータービジョン、自然言語処理、音声翻訳などの分野で独自のモデルを開発し、提供することができます。
Amazon SageMaker を使用して AWS での TensorFlow の使用を開始できます。このサービスは、フルマネージド型の機械学習サービスで、TensorFlow モデルの大規模な構築、トレーニング、デプロイを、簡略化、高コスト効率化します。インフラストラクチャを自分で管理したい場合は、AWS 深層学習 AMI または AWS Deep Learning Containers を使用できます。この 2 つはソースから構築され、最新バージョンの TensorFlow でパフォーマンスが最適化されており、カスタムの機械学習環境をすばやくデプロイできます。
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。
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で構成される、大規模で非常に活発なコミュニティもあります。
お客様の声
南アフリカのアグリテック・スタートアップであるAerobotics は、機械学習を活用してドローンの空撮画像から情報を抽出する Aeroview プラットフォームを通じて、農家にデータと情報を提供しています。Amazon SageMaker と TensorFlow を使用することで、Aerobotics はトレーニング速度をサンプルあたり 24 倍に向上させることができました。
Fannie Mae は、住宅鑑定モデルに Amazon SageMaker と TensorFlow を使用し、正確な不動産評価を生成することで、住宅ローンのリスクを軽減しています。
Intel 傘下の Mobileye は、TensorFlow と Amazon SageMaker を使って、運転支援や自律型車両ソリューションを開発・提供しています。Amazon SageMake のパイプモードを使用すると、データは TensorFlow データセット API を用いて Amazon S3 からトレーニングインスタンスにストリーミングされ、複数のトレーニングインスタンスが疎結合化したトレーニングデータの同じセットから引き出されるようになります。
ブログと記事
ブログ: Amazon SageMaker でのカスタマイズされたレコメンドシステムの構築
2020 年 8 月
レイ・リー
ブログ: Tensorflow Openpose を AWS Inferentia ベースの Amazon EC2 Inf1 インスタンスにデプロイする
2020 年 7 月
Fabio Nonato de Paula および Haichen Li による
ブログ: TensorFlow で自然言語処理能力を行う ALBERT を Amazon SageMaker でトレーニング
2020 年 5 月
Jared Nielsen、Aditya Bindal、Denrya Cavdar による
ブログ: Amazon SageMaker での TensorFlow と Horovod を使った分散トレーニングのクイックガイド
2020 年 1 月
Shashank Prasanna による
