style="font-size:15px;"> Другим вариантом вычисления является использование облачных специализированных сервисов (ML as Service). Пример, эти сервисы представила большая тройка облачных провайдеров: Microsoft Azure Machine Learcning (Azure ML), AWS Machine Learning и Google Cloud Datalab в 2015 году. Azure ML предлагает визуальный конструктор для создания из блоков и связей нейронных сетей, и исходя из заявления о стратегии по демократизации входа (понижении порога входа) в сферу будет двигаться в этой направлении. Google представляет подход, предлагая среду для запуска у себя в облаке, так и локально в Docker как NoteBook. Интерфейс максимально близок к Colab и Jupyter, и умеет работать с Jupyter Notebook.
Аmazone представляет набор сервисов на трёх уровнях, начиная от IaaS (сервера с графическими процессорами AWS EC2 P3, выводы Elastic Interface, сервера с центральными процессорами EC2 C5, EC2 F1, EDGE AWS Greengrass), через PaaS уровень (Amazone SageMaker позволяет выбрать фреймворк и тому подобное для того, чтобы сосредоточится на разработке) и SaaS (AWS AI предоствляет заранее подготовленные сети для частых случаев использования по мнению Amazon, таких как Amazon Rekognition – узнавание пользователя по фото, Amazon Textract – извлечение текстовых и табличных данных из сканов документов, Amazon Transcribe – распознавание речи, Amazon Translate – перевод текстов, Amazon Polly – озвучивание текста, Amazon Comprehend – анализ текта и извлечение смысла из него, Lex – поддерживание диалога, Amazon Personalize – создание рекомендаций, Amazon Forecast – прогнозирование).
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
