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Deeplearning on AWS をやってみたの巻き

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!
キャプチャ.PNG

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。
model.png

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