使用するメリットのいくつかを指摘します。個の特徴に圧縮する技術です。ための古典的なデモンストレーションは、画像で行われます。行列として表すことができます。個で保存できるマトリックスによる低ランクの表現を提供します。次元削減技術ということになります。アルゴリズムには過剰適合のリスクがあるか、トレーニングに時間がかかりすぎることになります。入力の次元を減らすことができます。次元を減らす方法は、相関関係に基づいています。つの特徴が相関していて、一方の値が与えられると、もう一方の値について知識を使って推測することができます。「革新的テクノロジーソリューションを備えた、世界をリードするビデオ作成プラットフォームです。高度にトレーニングしたクリエイターネットワークを使って、予測に重点を置き、自分用にカスタマイズしたり拡張もできるマーケティングコミュニケーションの開発を可能にします。クリエイターは、ソーシャルあるいはデジタルチャンネル、フォーマット、および言語にわたるあらゆるビデオコンテンツが制作できるようにトレーニングされています。動画は、特に複雑で大規模なリアルタイムアプリケーションで使用する場合、自動化したコンテンツ認識を行うのに、特徴的な課題が生じます。ディープラーニングアルゴリズムを実装し使用するのは、面倒な作業だけでなく、大きな動画ファイルや大きな出力ファイルを処理するために膨大なコンピューティングパワーを必要とします。上で利用可能な数多くのツールとサービスを組み合わせることで、こうした難しい部分をより簡単に行えるようにします。そのため、価値ある、そして洗練されたアプリケーションの構築だけに、総力をあげることができるのです。この記事では、動画ファイルに対してコンテンツ認識を実行する、スケーラビリティおよび適応性が高い処理パイプラインの重要なコンポーネントについて説明します。サービスを統合します。キューへメッセージが送信されると、このプロセスが開始されます。スループットを管理するためのバッファとして機能します。イベントが起動します。リクエストとデータ処理を管理します。ステップ関数は、コードの実行を調整するシステムで、次に行うことを決定する制御フローロジックを提供します。ステップ関数を使えば、動画処理パイプラインの機能を迅速に開発、テスト、デプロイ、および向上することができます。操作による動画処理を可能にします。リクエストを開始、待機、および処理する簡単なステップ関数を表しています。このステップ関数の状態は、次の通りです。簡単に行うことができます。番目の深層学習フレームワークです。トレーニングに分散型トレーニングのクラスター設定、データ転送、さらにはハイパーパラメータのチューニングまで処理を任せることが可能になりました。マネージド型で可用性が高く、また必要に応じて自動的にスケールアップ可能なオンラインのエンドポイントを提供します。推定関数などを今日から活用していくことが可能です。推定関数は、最新バージョンを使うようデフォルトで設定されているため、ユーザーはコードを更新する必要すらありません。それぞれの深層学習フレームワークが得意とする分野は異なるため、開発者にとっては多くの深層学習フレームワークをサポートしていることが重要です。深層学習の研究者がよく使用するフレームワークですが、その柔軟性と使いやすさから開発者の間でも急速に普及してきています。定評があり、リリースごとに素晴らしい機能を追加し続けています。ような定評ある他のエンジンの開発も継続していきます。フレームワークは独特です。他のフレームワークと異なるのは、リバースモード自動微分という技術を使用しているためで、これにより動的にニューラルネットワークを構築できます。使用して新しいネットワーク層を作ることが可能です。本番環境に機械学習モデルを構築、トレーニング、およびデプロイするための強力なプラットフォームです。アプリケーションへと変換できるようになりました。エンドポイントとしてデプロイします。関数をトリガーし、独自の予測を行います。フォームを生成します。アプリケーションとなります。ドキュメントが提案するアーキテクチャと類似していますが、全てのユースケースに対して最適なアーキテクチャではない可能性があります。コンテナに直接組み込むことが合理的です。つのエンドポイントとやり取りしているような複雑なアプリケーションを使用している場合に最適なのです。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。