As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Veja a seguir exemplos de alguns casos de uso comuns para AMIs de deep learning da AWS (DLAMI).
Conhecer o aprendizado profundo: a DLAMI é uma ótima escolha para o aprendizado ou o ensino de frameworks de machine learning e aprendizado profundo. Eles DLAMIs eliminam a dor de cabeça de solucionar problemas nas instalações de cada estrutura e fazer com que elas funcionem no mesmo computador. Eles DLAMIs incluem um notebook Jupyter e facilitam a execução dos tutoriais que as estruturas fornecem para pessoas novas em aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Desenvolvimento de aplicações: se você trabalha com desenvolvimento de aplicações e tem interesse em usar aprendizado profundo para que suas aplicações usem os últimos avanços de IA, a DLAMI é o campo de teste perfeito para você. Cada estrutura é fornecida com tutoriais sobre como começar a usar o deep learning, e muitas têm vários modelos que facilitam testar o aprendizado profundo sem precisar criar as redes neurais você mesmo ou fazer qualquer treinamento de modelo. Alguns exemplos mostram como criar um aplicativo de detecção de imagem em apenas alguns minutos, ou como criar um aplicativo de reconhecimento de voz para seu próprio chatbot.
Machine Learning e data analytics: se você for cientista de dados ou tiver interesse em processar dados com aprendizado profundo, descobrirá que muitos dos frameworks são compatíveis com R e Spark. Você encontrará tutoriais sobre como fazer regressões simples, até a criação de sistemas de processamento de dados escaláveis para sistemas de personalização e previsões.
Pesquisa — Se você é um pesquisador que deseja experimentar uma nova estrutura, testar um novo modelo ou treinar novos modelos, o DLAMI AWS e os recursos de escala podem aliviar a dor de instalações e gerenciamento tediosos de vários nós de treinamento.
nota
Embora sua escolha inicial seja atualizar seu tipo de instância para uma instância maior com mais GPUs (até 8), você também pode escalar horizontalmente criando um cluster de instâncias DLAMI. Confira Informações relacionadas sobre a DLAMI para obter mais informações sobre criações de clusters.
