TensorFlow on AWS

クラウド上での深層学習を簡単に

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 エクスペリエンスで、規模に合わせて機械学習を構築、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 と Gluon、Caffe、Caffe2、Chainer、Torch、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 で実行しています。

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。

TensorFlow

利点

可視化

TensorFlow には、アプリケーションの理解、デバッグ、および最適化を簡単にする可視化ツールのフルスイートが備わっています。イメージと音声からヒストグラムとグラフまで、さまざまなスタイルへのサポートにより、大規模な深層ニューラルネットワークのトレーニングをすばやく簡単に行うことができます。

モバイル開発

TensorFlow Mobile ではコードフットプリントと数学ツールが削減されており、より小さなモデルサイズが促進されます。TensorFlow Mobile は Android に適していますが、ネットワークアクセスが断続的な場合やコストがかかる状況にも最適です。

ドキュメント

TensorFlow では、AI 開発の促進に役立つ詳細なドキュメントやチュートリアルにアクセスできます。TensorFlow には大規模で非常にアクティブなユーザーのコミュニティもあり、ユーザーは定期的に GitHub でコードを提供し、問題を解決しています。

TensorFlow on AWS をご使用のお客様

TensorFlow on AWS は使いやすく、柔軟に使用を開始できるサービスであり、多くの企業で利用されています。
Zocdoc
Edmunds
instacart-200x100
SCDM_Financial
200x100_Pinterest_Logo
matrix-analytics
Zendesk
Mapillary-dl-logo

Amazon SageMaker を機械学習で使用する

Amazon SageMaker の詳細

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すばやく簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにするフルマネージドサービスです。Amazon SageMaker を使用すると、開発者による機械学習を通常減速させるような障害すべてを排除できます。 

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