Apache MXNet est un framework d'apprentissage et d'interférence rapide et dimensionnable avec une API simple d'utilisation et concise pour l'apprentissage automatique.

MXNet inclut l'interface Gluon qui permet aux développeurs de tous niveaux de compétence de bien démarrer avec l'apprentissage en profondeur sur le cloud, les emplacements périphériques et les applications mobiles. En seulement quelques lignes de code Gluon, vous pouvez créer une régression linéaire, des réseaux convolutifs et des LSTM récurrents pour la détection d'objets, la reconnaissance vocale, la recommandation et la personnalisation.

Vous pouvez commencer à utiliser AWS avec une expérience MXNet entièrement gérée avec Amazon SageMaker, une plateforme permettant de créer, de former et de déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Vous pouvez également utiliser les AMI AWS Deep Learning pour créer des environnements et des flux de travail personnalisés avec TensorFlow et d'autres frameworks bien connus comme Tensorflow, Caffe, Caffe2, Chainer, PyTorch, Keras ou encore le kit d'outils Microsoft Cognitive.