Apache MXNet sur AWS
Créer des applications d'apprentissage automatique apprenant rapidement et s'exécutant n'importe où
Apache MXNet est un framework d'apprentissage et d'inférence rapide et scalable, disposant d'une API concise et simple d'utilisation pour l'apprentissage automatique.
MXNet inclut l'interface Gluon qui permet aux développeurs de tous niveaux de compétence de bien démarrer avec le deep learning aussi bien sur le Cloud que dans des appareils périphériques et des 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 MxNet sur AWS avec une expérience 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 de deep learning pour créer des environnements et des flux de travail personnalisés avec MxNet et d'autres frameworks, dont TensorFlow, PyTorch, Chainer, Keras, Caffe, Caffe2 et Microsoft Cognitive Toolkit.
Récupérez des exemples de code, des manuels et des didacticiels sur la page du projet GitHub.
Avantages de l'apprentissage profond grâce à MXNet
Simplicité d'utilisation avec Gluon
Des performances accrues
Pour l'IdO et l'Edge
Choix et flexibilité
Études de cas
Amazon SageMaker pour l'apprentissage machine
Amazon SageMaker est un service entièrement géré permettant aux développeurs et aux spécialistes des données de créer, former et déployer rapidement et facilement des modèles d'apprentissage automatique à n'importe quelle échelle. Amazon SageMaker supprime tous les obstacles qui ralentissent généralement les développeurs désireux d'utiliser l'apprentissage automatique.







