Компания Amazon Web Services хочет сделать машинное обучение доступным для предприятий и стартапов. Поэтому выпускает полностью управляемый сервис машинного обучения Sagemaker и видеокамеру DeepLens, которая запускает модели глубокого обучения.
Основным шагом в модели машинного обучения в SageMaker стала установка записной книжки Jupyter для исследования данных, их очищения и переработки.
Владельцы могут использовать любой из 10 контролируемых и неконтролируемых обучающих алгоритмов и инфраструктур, встроенных в продукт, или создавать свои. Обучение может масштабироваться до десятков копий, чтобы быстрее строить модели.
Амазон решает наибольшие трудности при построении моделей машинного обучения. Таким образом, компании смогут строить модели без привлечения специалистов.
«В мире не так много экспертов по машинному обучению. Большинство из них работают в технологических гигантах. Если вы хотите, чтобы большинство предприятий могли использовать машинное обучение в больших масштабах, нам нужно решить проблему, как сделать его доступным для обычных программистов и ученых», — пояснил глава компании Энди Джесси.
Сервис DeepLens
Компания Amazon также выпускает камеру с высоким разрешением DeepLens по цене $245. Камера оснащена комплектом из предварительно обученных моделей машинного обучения. Это дает разработчикам практический опыт работы в распознавании изображений.
Разработчики могут также обучать собственные модели с помощью SageMaker и прогонять их на камере.
«Эти модели помогут вам распознавать котов и собак, полный набор предметов домашней утвари и ежедневных предметов, движения и действия, и даже хот-доги. Мы продолжим тренировать эти модели и улучшим их», — сказал главный евангелист компании Джефф Барр в блоге.
4-мегапиксельная камера может записывать видео в формате Full HD. DeepLens работает на Ubuntu 16.04. Также есть оптимизированная под устройство версия MXNet и можно гибко использовать инфраструктуры TensorFlow и Caffe2.
Компания AWS запустила Amazon Rekognition Video на этой неделе: «глубокое обучение улучшено с помощью видеоанализа, который распознает людей, действия, объекты, знаменитостей и неуместный контент».
Rekognition Video может применяться к записанным видео и живым трансляциям.
Источник: статья в издании IT World
