目的
Deep Learning を学ぶ
目標
よくある犬の学習をやってみる
学習させてみる
Deep Learning 周辺ツールを使ってみる
結果
sage maker を使うと学習効率がいいね！
機械学習を学びたい人にとって、環境設定やAPI 連携などの"機械学習を使うための環境構築" は、障壁になりそう。
最初は、AWS トレーニング等を通じて、1回教えてもらうと学びたいところへジャンプしやすそう。
周辺ツールとして、
コンテナ やLambda などのオンプレミスサーバ構築と比べ、高速化を実感しながら、機械学習を体験できた。
今までより、OS起動、OS設定でつまずかない分、気楽でした！
できたこと
よくある画像認識のスコアリング。今回は、ビーグル犬を判定！
やったこと
サンプル画像とサンプルコードで、コンテナ作ったり、機械学習のトレーニングと推論を実際にやってみた。
CPU と GPU の応答速度の差を体験できたのも良かったかも。GPU だと3分でもCPUだと20分ぐらいかかっちゃう。
