AWS 기반 TensorFlow

간단해진 클라우드에서의 딥 러닝

TensorFlow™를 사용하면 개발자가 클라우드에서 딥 러닝을 빠르고 쉽게 시작할 수 있습니다. 이 프레임워크는 다양한 산업에서 사용되고 있으며, 딥 러닝 연구 및 애플리케이션 개발, 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 변환과 같은 분야에서 더 많은 선택을 받고 있습니다.

대규모로 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 플랫폼인 Amazon SageMaker를 사용하면 AWS에서 완전관리형 TensoFlow 환경을 시작할 수 있습니다. 또는 AWS Deep Learning AMI를 통해 TensorFlow 및 다른 인기 있는 딥 러닝 프레임워크(Apache MXNet 및 Gluon, Caffe, Caffe2, Chainer, Torch, Keras, Microsoft Cognitive Toolkit 등)를 사용하도록 사용자 지정 환경과 워크플로를 구축할 수 있습니다.

TensorFlow 클라우드 프로젝트의 88%가 AWS에서 실행되고 있습니다.

이 보고서에서 Nucleus Research는 딥 러닝 전문가들이 딥 러닝을 위해
다른 클라우드 공급자 대신 AWS를 선택하는 이유 5가지를 공개합니다.

TensorFlow

이점

시각화

TensorFlow는 전체 시각화 도구 세트와 함께 제공되므로 손쉽게 애플리케이션을 파악, 디버깅 및 최적화할 수 있습니다. 이미지와 오디오부터 히스토그램과 그래프에 이르기까지 다양한 스타일을 지원하므로 거대한 딥 신경망을 빠르고 쉽게 교육할 수 있습니다.

모바일 개발

TensorFlow 모바일은 크기가 좀 더 작은 모델을 지원할 수 있도록 축소된 코드 공간과 수학 도구를 제공합니다. Android에 적합한 TensorFlow 모바일은 네트워크 액세스가 간헐적이거나 고가인 경우에도 이상적입니다.

설명서

TensorFlow에서는 AI 개발을 가속화하는 데 도움이 되는 광범위한 설명서 및 자습서에 액세스할 수 있습니다. 또한, TensorFlow에는 정기적으로 GitHub에 코드를 기여하고 문제를 해결하는 매우 활발하고 규모가 큰 사용자 커뮤니티가 있습니다.

AWS에서 TensorFlow를 사용하는 고객

많은 조직이 AWS에서 유연하게 시작하고 간편하게 사용할 수 있는 TensorFlow의 이점을 활용하고 있습니다.
Zocdoc
Edmunds
instacart-200x100
SCDM_Financial
200x100_Pinterest_Logo
matrix-analytics
Zendesk
Mapillary-dl-logo

기계 학습을 위한 Amazon SageMaker

Amazon SageMaker에 대해 자세히 알아보기

Amazon SageMaker는 개발자 및 데이터 과학자가 모든 규모의 기계 학습 모델을 쉽고 빠르게 구축, 교육 및 배포할 수 있게 해주는 완전 관리형 서비스입니다. Amazon SageMaker는 기계 학습을 사용하려는 개발자가 일반적으로 빠른 속도를 내지 못하게 하는 모든 장벽을 제거합니다. 

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