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Deep Learning: AWS setzt auf MXNet

Gerfried Steube on November 23, 2016 - 6:15 pm in Software-Entwicklung

Amazon Web Services hat für sich entschieden, das Deep-Learning-Framework MXNet umfassend zu unterstützen. Es habe sich im Umfeld des Cloud-Konzerns am skalierbarsten erwiesen.

Wer an Deep Learning denkt, bekommt ziemlich schnell eine Vorstellung davon, dass Amazon zahlreiche Einsatzszenarien dafür in petto haben muss: sei es bei Kaufempfehlungen, dem Verhindern und Aufspüren von Betrugsversuchen, Buchklassifizierungen oder Nutzerrezensionen, sei es in Bereichen wie Suche, autonome Drohnen, Robotik sowie Text- und Spracherkennung. Im Rahmen der AWS-Cloud werden des Weiteren Deep-Learning-Frameworks wie Caffe, CNTK, TensorFlow, Theano, Torch und MXNet unterstützt. Letzteres bekommt nun eine Sonderstellung eingeräumt.

Denn Werner Vogels, CTO von Amazon Web Services, hat in seinem Blog bekannt gegeben, zukünftig vorrangig MXNet als Framework der Wahl fördern zu wollen. Unter den genannten Frameworks habe es sich für AWS am skalierbarsten erwiesen. So beabsichtigt Amazon nun, dem Framework mit Codespenden zu helfen, an seiner Dokumentation mitzuarbeiten und in das MXNet-Ökosystem zu investieren. Die genannten anderen Frameworks will AWS aber weiterhin unterstützen.

Wie seine Konkurrenten ist MXNet Open-Source-Software. Das auf einem Dataflow-Graph basierende Framework hat seinen Ursprung in Forschungsarbeiten der University of Washington und Carnegie Mellon University. Es lässt sich im Umgang neuronaler Netze auf Cloud-Infrastrukturen, aber auch in mobilen Szenarien nutzen. Dabei werden Programmiersprachen wie C++, JavaScript, Julia, Matlab, Python, R und Scala unterstützt.

Vogels’ Ankündigung erfolgt in der Vorwoche der Hausmesse AWS re:Invent, auf der die Themen Deep Learning, Machine Learning und AI viel Raum einnehmen werden. (ane)

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