フレームワークを跨いだ深層学習モデルの適用とデプロイ

深層学習の領域において、TensorFlow、DeepLearning4j、Caffe、Torchなどの開発を容易にするためのフレームワークがいくつか登場しています。

このセッションでは、KarthikとEduardoが、本番環境での複数のフレームワークに跨った深層学習モデルをどのように開発、エクスポートして、パッケージにしてデプロイするかをデモする予定です。

トピック:

• 深層学習とは何か、なぜ今なのか？
• Tensorflowの深層学習モデルの開発について
• DeepLearning4jを使った深層学習モデルの開発について
• 本番環境でのモデルのモニタリングについて

トークの長さ

40分

発表言語

英語

聴衆の対象

初心者: 分野の事前知識を必要としない

こんな人におすすめ

データサイエンティスト
データエンジニア

発表者

Karthik Bharadwaj Thirumalai, Eduardo Gonzalez (Teradata)