8 дек.2020 г. | 16:45 - 19:00 (центральноевропейское время)

AWS впервые представила лейтмотив для машинного обучения (ML).

16: 45–17 → Отличная музыка White Buffalo перед основным докладом

17:00 → Вице-президент по машинному обучению DR Свами Сивасубраманян начал введение в ML, он объяснил три уровня, которые предлагает ML:

1- Фреймворки и инфраструктура машинного обучения

2- Amazon SageMaker

3- AI Services (еще 6 запускаются только в этом году)

«Обеспечьте прочную основу, дайте вам свободу изобретать заново», - сказал д-р Свами Шивасубраманян.

90% машинного обучения выполняется на TensorFlow и PyTorch. «Важно расти в этой области, помогая строителю быстрее учиться», - сказал д-р Свами Шивасубраманян.

Под списком новых сервисов и функций машинного обучения!

AWS Inferentia (более дешевый вывод в облаке)

  • Снижение затрат на интерфейс на 45% по сравнению с аналогичными экземплярами на базе графического процессора
  • Пропускная способность на 30% выше, чем у сопоставимых экземпляров на базе графического процессора
  • Amazon Alexa сокращает задержку на 25%

AWS Tranium (новый заказчик микросхемы машинного обучения. Разработан AWS для обеспечения наиболее экономичного обучения в облаке)

  • Большинство терафлопс любых экземпляров машинного обучения в облаке
  • Используйте тот же Neuron SDK, что и Inferentia
  • Доступен как экземпляры Ec2 или Image SageMaker

[New Launch] Ускоренное распределенное обучение в Amazon SageMaker Ускорение обучения на 40%.

Машинное обучение - одна из услуг, которая в 2020 году будет быстрее расти в AWS, сказал д-р Свами Сивасубраманян.

[Новый запуск] Amazon SageMaker Data wrangeler

Более быстрый способ подготовить данные для Ml, обучающие данные без единой строчки кода.

[Новый запуск] Amazon SageMaker Clarify

  • Данные поезда для рекомендации телешоу
  • Маркировка и выбор данных
  • Модельный дрифт

ЦП - один из самых дорогих сказал: д-р Свами Шивасубраманян

[New Launch] Deep Profiling for SageMaker Debugger

Ресурсы отладки помогают выявить узкие места, выявить предвзятость в рабочем процессе машинного обучения.

  • Визуализируйте различные системные ресурсы, включая графический процессор, процессор и память ввода-вывода.
  • Проанализировать использование ресурсов и получить рекомендации по корректировке
  • Автономные учебные задания, которые можно запускать на любом этапе рабочего процесса машинного обучения.

[Новый запуск] Amazon SageMaker Pipeline

  • Легко управляйте каждым шагом вашего непрерывного рабочего процесса
  • Поделиться и перезапустить рабочий процесс
  • Быстрое начало работы с предварительно настроенным настраиваемым шаблоном рабочего процесса
  • Визуальное сравнение рабочих процессов для оптимизации производительности модели

«Нам нужно много разных типов данных, тогда Sagemaker может использовать эти данные для обучения модели», - сказал Мэтт Вуд, вице-президент AWS по искусственному интеллекту.

[Новый запуск] Amazon SageMaker Edge Manager

Управление и мониторинг модели машинного обучения в парке смарт-устройств

[Новый запуск] Amazon Aurora ML (добавление предопределений на основе машинного обучения в приложение через SQL)

[Новый запуск] Amazon Athena ML (добавление предопределений на основе ML для ваших запросов на S3) → Модель Invovle ML из запросов SQL)

[Новый запуск] Amazon Redshift ML (используйте SQL, чтобы делать предсказания машинного обучения на основе вашего хранилища данных)

[Новый запуск] Amazon Neptune ML - ›прогнозирование для графического приложения

[Новый запуск] Amazon Quick Sight Q (мощные готовые возможности машинного обучения)

  • Раскройте скрытые идеи машинного обучения
  • Прогнозируйте рост и тенденции бизнеса
  • Используйте автоматические повествования, чтобы рассказать историю вашей приборной панели

Проблема обнаружения аномалий в показателях

[Новый запуск] Amazon Lookout for Metrics

  • Высокая задержка обнаружения
  • Неудачное обнаружение
  • Слишком много ложных срабатываний
  • Отсутствие действенных рестульсов
  • Адаптивность к изменениям в потоках данных

[Новый запуск Энди Джесси] Amazon Monitron

[Новый выпуск Энди Джесси] Amazon Lookout for Equipment

[Новый выпуск Энди Джесси] Amazon Panorama Appliance

  • Защищенное устройство класса IP62, пыле- и водонепроницаемое
  • 1U и шириной в половину стойки с точками шасси
  • Несколько портов Gigabit Ethernet для резервирования или подключения камер из нескольких подсетей

[Новый запуск Энди Джесси] Amazon Lookout for Vision

[Новый запуск] Amazon HealthLake (хранение, преобразование и анализ данных о состоянии здоровья и лжи в облаке или петабайтном масштабе)

  • Легко преобразует данные для понимания и извлечения значимой медицинской информации
  • Данные упорядочены в хронологическом порядке, чтобы вы могли отслеживать тенденции.
  • Встроенные возможности запроса данных, поиска и машинного обучения.
  • Поддержка взаимодействия, такие стандарты, как FHIR (ресурсы быстрой совместимости), для обеспечения обмена данными между системами здравоохранения.