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Computerprogramme, die Deep Learning nutzen, verwenden den gleichen Mechanismus.
Les programmes informatiques qui utilisent le deep learning suivent en grande partie le même processus.
Es eignet sich für Personen, die Deep Learning nutzen möchten, um ihre Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
Il convient aux personnes souhaitant utiliser l'apprentissage en profondeur pour améliorer leur précision de prédiction.
Teams, für die Deep Learning und beschleunigtes Computing neu sind, beginnen mit den DLI-Grundlagen.
Si votre équipe débute avec le Deep Learning ou le calcul accéléré?, veuillez commencer par notre formation dédiée aux fondamentaux.
Wenn Sie die virtuelle Umgebung aktivieren, stellen die Deep Learning AMIs automatisch leistungsstärkere Builds von TensorFlow sowie andere Deep-Learning-Frameworks wie Chainer und CNTK bereit, die für die EC2-Instance Ihrer Wahl optimiert sind.
Les AMI Deep Learning déploient automatiquement ces versions plus performantes de structures d'apprentissage en profondeur optimisés pour l'instance EC2 de votre choix, lorsque vous activez l'environnement virtuel de la structure pour la première fois.
Das OpenVINO-Toolkit bietet eine Modelloptimierungs- und Inferenzmaschine und ist einfach zu bedienen und flexibel für eine leistungsstarke, latenzarme Computervision, welche die Deep Learning Inferenz verbessert.
En fournissant un optimisateur de modèle et un moteur d'inférence, le kit d'outils OpenVINO est simple d'utilisation et flexible pour la vision par ordinateur à haute performance et à faible latence qui améliore l'inférence de l'apprentissage profond.
Automatische Körperauswahl Arbeiten Sie schneller und intelligenter mit leistungsstarken neuen Bildverarbeitungsalgorithmen, die Deep Learning verwenden, um auch komplexe und ungewöhnliche Posen automatisch und genau zu erkennen.
Sélection automatique du corps Travaillez plus rapidement et plus intelligemment grâce aux nouveaux algorithmes de traitement d'image puissants qui utilisent l'apprentissage profond pour détecter automatiquement et avec précision les poses les plus complexes et les plus inhabituelles.
Wenn Sie die virtuelle Umgebung aktivieren, stellen die Deep Learning AMIs automatisch leistungsstärkere Builds von TensorFlow sowie andere Deep-Learning-Frameworks wie Chainer und CNTK bereit, die für die EC2-Instance Ihrer Wahl optimiert sind.
Lorsque vous activez un environnement Conda, les AMI Deep Learning déploient automatiquement les versions des frameworks les plus performantes, optimisées pour l'instance EC2 de votre choix.
Für Entwickler, die eine unbeschriebene Tafel wünschen, um maßgeschneiderte Deep Learning-Maschinen zu erstellen, sind die Deep Learning Base-AMIs auch in Ubuntu und Linux erhältlich.
Pour les développeurs souhaitant disposer d'une base neutre pour créer des versions personnalisées de moteurs deep learning, les AMI Deep Learning Base sont également disponibles sous Ubuntu et Linux.
Es eignet sich für Personen, die Deep Learning nutzen möchten, um ihre Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
Ce cours est destiné aux ingénieurs souhaitant utiliser TensorFlow pour leurs projets d' Deep Learning.
AWS Inferentia unterstützt die Deep Learning Frameworks von TensorFlow, Apache MXNet und PyTorch sowie Modelle, die das ONNX-Format nutzen.
AWS Inferentia prendra en charge les frameworks de deep learning TensorFlow, Apache MXNet et PyTorch, ainsi que les modèles utilisant le format ONNX.
Die Deep Learning Toolbox (früher Neural Network Toolbox) bietet ein Framework für den Entwurf und die Implementierung von tiefen neuronalen Netzen mit Algorithmen, vortrainierten Modellen und Apps.
La Deep Learning Toolbox (anciennement Neural Network Toolbox) offre un environnement permettant de concevoir et d'implémenter des réseaux de neurones profonds avec des algorithmes, des modèles préentraînés et des applications.
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