히스토그램 및 그래프를 비롯한 시각화 도구를 통해 애플리케이션을 미세 조정하여 심층 신경망을 신속하게 훈련시킬 수 있습니다.
최적의 성능 및 현재성을 통해 AWS에서 딥 러닝 모델을 안전하게 훈련시키고 배포할 수 있습니다.
설명서 및 자습서를 활용하여 인공 지능 개발을 가속화하고 GitHub에서 활성 커뮤니티에 참여할 수 있습니다.
작동 방식
연구원과 개발자는 TensorFlow와 기계 학습(ML)을 사용하여 애플리케이션을 개선시킬 수 있습니다. AWS는 고객이 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP), 음성 번역 및 기타 부문에서 자체 모델을 개발하고 제공할 수 있도록 TensorFlow에 대한 광범위한 지원을 제공합니다.
사용 사례
첨단 모델 액세스
tf.distribute.strategy를 사용한 최신 NLP 및 CV 모델에서 분산 훈련을 받습니다.
향상된 모델 배포
ML 모델을 위한 유연한 고성능 제공 시스템인 TensorFlow Serving으로 NLP 및 CV 모델을 배포합니다.
훈련 및 성과 시각화
ML 실험을 호스팅, 추적 및 공유하는 시각화 도구인 TensorBoard를 사용하여 ML 모델을 향상합니다.
