Новые сервисы облачной системы Amazon Web Services призваны сделать технологии машинного обучения пригодными для массового применения как в крупных компаниях, так и в стартапах. Использование машинного обучения не должно быть таким сложным, как сейчас, подчеркнул генеральный директор AWS Энди Ясси на конференции Re: Invent в Лас-Вегасе. Разработчикам нужны простые способы взаимодействия с обучающимися системами. Для создания модели машинного обучения при помощи полностью управляемого сервиса SageMaker достаточно лишь подготовить в облачном пакете Jupyter Notebook набор данных. В SageMaker реализовано десять известных алгоритмов контролируемого и неконтролируемого обучения. Процессы можно выполнять параллельно на десятках инстансов, что значительно ускоряет построение модели.

На конференции компания представила также видеокамеру DeepLens с набором предварительно подготовленных моделей машинного обучения, предназначенных для распознавания образов. Она работает на платформе AWS Greengrass Core и использует систему обучения Apache MXNet. В камеру можно загрузить и собственные модели. Встроенные модели выполняют быструю обработку видеоданных, а для более сложных процедур данные передаются в облако.

Источник: Amazon

 

Это не вся статья. Полная версия доступна только подписчикам журнала. Пожалуйста, авторизуйтесь либо оформите подписку.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF