深層学習は機械学習の一分野で、多層構造な深層ニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）における最新の学習手法。深層学習は、分類問題をはじめ機械学習全般の問題に役立つとされ、主として画像認識や音声認識などで強力なパターン認識力を持つことが実証されているという。

　「ClassCat Jupyter Service for Deep Learning」では、「TensorFlow」をはじめとする深層学習に特化した各種フレームワークをGPUの利用により高速化を図ったマネージドサービスとして提供する。

　新サービスは、Amazon EC2のG2インスタンスを利用した高速な汎用目的計算（GPGPU：General Purpose computing on GPU）環境上に構築されている。Ubuntu 14.04 LTSをベースにGPU対応ドライバおよびアクセラレータがインストール済みで、GPUに対応したPython数値計算ライブラリTheanoが利用可能だという。Theanoは、Numpyと良く統合され、GPUによる高速化や自動微分をサポートする、機械学習ライブラリ構築を支援する定番の数値計算ライブラリ。

　新サービスは、米Google社により昨年11月にオープンソース化された深層学習フレームワーク「TensorFlow」を軸としている。「TensorFlow」は、多くの優れた特徴を持っており、例えばデータフローグラフとして表現できさえすれば（ニューラルネットワーク以外でも）処理できる柔軟性があり、同じコードでCPUでもGPUでも動作し、トレーニングされたモデルのモバイルシステムへの配備も可能なポータビリティがあるという。

　新サービスは、深層学習のデファクトスタンダードであるフレームワーク/ライブラリ「Caffe」および「Pylearn2」も併せてサポートする。「Caffe」は、BVLC（Berkeley Vision and Learning Center）で開発されているフレームワークでGPUの利用をサポートしている。特に画像認識の分野で高い評価を受けているという。

　「Pylearn2」は、モントリオール大学で開発された、YAML形式で定義を記述するタイプのフレームワークで、GPU対応のTheano上に構築されている。

　また新サービスでは、Jupyterサービスが提供され、深層学習の各種チュートリアルも Jupyterから利用可能になっている。Jupyterは、データサイエンスや科学技術計算分野で利用が期待されるWebインタラクティブな環境で、Web ブラウザから手軽に利用可能となっている。