AWS Summit2017｜Deep Learning

AWS Summit2017｜Deep Learning with Apache MXNet on AWS

この日のセッションは DecOps、 IoT、 ブロックチェーン、 Deep Learning と最近身近になってきている技術を AWSで展開する話でした
かなりためになる話が多かったです
最後に CTOセッションがあり、AWSの CTO（最高技術責任者）の Werner Vogels に対して 日本のスタートアップ企業の CTOが自社サービスをレビューするセッションがありました。技術の選択とスピードとコストとリソースといろいろ選択・判断する CTOは大変です
Intel主催のナイトセッションもありましたが お酒がいっぱいで逃げ出しました

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Day3 Dev Day Track1 – D3T7-5

Deep Learning with Apache MXNet on AWS

Deep Learning のセッションは早々に予約いっぱいで人気でしたが 当日になってみたら席に余裕があったので公聴しました

MXNet は AWS が推している Deep Learning の基盤です
Apache Fundation なので オープンソースであり、利用方法も Google の TensorFlow や MS の Cognitive Toolkit より使いやすく、マシンコードを記述できるプログラミング言語が多いのが特徴です

Deep Learning では Input されたデータを様々な角度で解析した結果の Output を検証し Output の精度を高めることで学習を深める方法です
解析に階層があるので Deep なんだそうです

実際のデモでは EC2 に用意されている AMI で MXNet 入りの AmazonLinux を GPUインスタンスで起動し、テストデータとして 手書きの数字を読み込ませて学習したあと、マウスで手書きした数字が認識されるところまでを 数分で実践していました

今後システム開発は SE ではなく マシンコードの開発にシフトするのかもしれません
AWSのひとは将来的にそうなるって言ってした

Deep Learning って 簡単で面白そうですし 学習させるためのマシンコードはそれほど多くのコードを書く必要がないようです
MXNet で Deep Learning の敷居が低くなったのではないでしょうか

GPUインスタンスは お高いので ご利用は計画的に

キーワード
Deep Learning (深層学習モデル、≒AI) , Apache MXNet