Apache MXNet представляет собой быструю масштабируемую систему обучения и получения логических выводов с простым в использовании компактным API для машинного обучения.

MXNet включает в себя интерфейс Gluon, позволяющий разработчикам любой квалификации начать работать с глубоким обучением в облаке, на периферийных устройствах и в мобильных приложениях. С помощью всего нескольких строк кода Gluon можно создавать линейные регрессии, сверточные сети и рекуррентные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) для обнаружения объектов, распознавания речи, выдачи рекомендаций и индивидуальной настройки.

Начать работу с MXNet на AWS можно с помощью полностью управляемого решения на Amazon SageMaker – платформе для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в любом масштабе. Можно также воспользоваться образами AWS Deep Learning AMI для создания собственных сред и рабочих процессов с использованием таких популярных платформ, как TensorFlow, Caffe, Caffe2, Chainer, PyTorch, Keras и Microsoft Cognitive Toolkit.