Amazon SageMaker により、データサイエンティストと開発者はハイパフォーマンスな機械学習アルゴリズム、幅広いフレームワークのサポート、ワンクリックで実行できるトレーニング、チューニング、推論を使用して、機械学習モデルをすばやく簡単に構築、トレーニング、デプロイできます。Amazon SageMaker のモジュラーアーキテクチャにより、そのすべての機能を既存の機械学習ワークフローで使用することができます。 

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AWS DeepLens は、開発者向けの世界初の深層学習可能なビデオカメラです。Amazon SageMaker や AWS の他の多くのサービスと統合されているため、機械学習をすばやく簡単に開始して実行できます。

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AWS では、主要な深層学習フレームワークがサポートされており、データサイエンティストや開発者に、最もオープンで柔軟な環境を提供しています。

AWS Deep Learning AMI では、クラウド上での深層学習を加速するためのインフラストラクチャとツールを提供しています。AMI には Apache MXNet、TensorFlow、PyTorch、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、Gluon、Keras が事前インストールされており、高度なカスタム AI モデルをトレーニングできます。Deep Learning AMI を使用すれば、大規模なトレーニング向けに GPU が自動スケーリングするマネージドクラスターを作成することや、コンピューティング最適化インスタンスや汎用 CPU インスタンスで、トレーニング済みモデルに対して推論を実行することができます。

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機械学習には、大量のコンピューティングが必要が機械学習向け GPU から、特別なハードウェアアクセラレーション向け FPGA、推論実行のためのハイメモリインスタンスまで、幅広い強力なコンピューティングオプションが必要です。 Amazon EC2 では、機械学習のユースケースに合わせて最適化されたさまざまなインスタンスタイプが用意されています。インスタンスタイプは、CPU、メモリ、ストレージ、ネットワーキングキャパシティーのさまざまな組み合わせによって構成されます。そのため、モデルをトレーニングしている場合でも、トレーニング済みモデルの推論を実行している場合でも、リソースとして適切な組み合わせを柔軟に選択できます。

機械学習を正常に実行するには、機械学習の機能に加えて、適切なデータストア、セキュリティ、分析サービスが連動している必要があります。

すべての開発者、データサイエンティスト、研究者が機械学習の機能を利用できるようにするという Amazon による取り組みの一環として、Amazon では機械学習ベースのソリューションの作成を促進するプログラムを提供しています。