Esempi di casi d'uso DLAMI

Di seguito sono riportati alcuni esempi di alcuni casi d'uso comuni di AWS Deep Learning AMIs (DLAMI).

Informazioni sul deep learning: DLAMI è un'ottima scelta per l'apprendimento o l'insegnamento di framework di machine learning e deep learning. In questo modo non è più DLAMIs necessario risolvere i problemi relativi alle installazioni di ciascun framework e farle funzionare sullo stesso computer. DLAMIs Includono un notebook Jupyter e semplificano l'esecuzione dei tutorial forniti dai framework per chi non conosce l'apprendimento automatico e il deep learning.

Sviluppo di app: se sei uno sviluppatore di app interessato a utilizzare il deep learning per far sì che le tue app utilizzino gli ultimi progressi dell'intelligenza artificiale, DLAMI è il banco di prova perfetto per te. Ogni framework dispone di tutorial su come iniziare a utilizzare l'apprendimento profondo e molti di questi includono serie di modelli che ne semplificano l'utilizzo eliminando la necessità di creare personalmente reti neurali o eseguire il training dei modelli. Alcuni esempi mostrano come creare un'applicazione di rilevamento delle immagini in pochi minuti oppure un'app di riconoscimento vocale per un servizio di chatbot.

Apprendimento automatico e analisi dei dati: se sei un data scientist o sei interessato a elaborare i tuoi dati con il deep learning, scoprirai che molti framework supportano R e Spark. Troverai tutorial su come eseguire semplici regressioni, fino alla creazione di sistemi di elaborazione dati scalabili per sistemi di personalizzazione e di stima.

Ricerca: se sei un ricercatore che desidera provare un nuovo framework, testare un nuovo modello o addestrare nuovi modelli, DLAMI AWS e le funzionalità di scalabilità possono alleviare il problema delle noiose installazioni e della gestione di più nodi di formazione.

Nota

Sebbene la scelta iniziale possa essere quella di aggiornare il tipo di istanza a un'istanza più grande con più istanze GPUs (fino a 8), è possibile anche scalare orizzontalmente creando un cluster di istanze DLAMI. Per ulteriori informazioni sulle build di cluster, consulta Informazioni correlate su DLAMI.