Обратная работа с сервисом AWS ML

У Disney, Capital One, Digital Global, Epiq, Autodesk и BuildFax есть что-то общее. Речь идет не об их бизнес-политике или маркетинговой политике, а об улучшении их бизнеса за счет внедрения моделей машинного обучения (ML).

ML и DL (Deep Learning) влияют на все возможные отрасли. Ни один уголок бизнеса не затронут этими технологиями. Это делает технологию более доступной для людей, поэтому они концентрируют и исследуют исторические данные для внедрения инноваций. Услуги AWS ML, начиная от прогнозирования и разработки дизайна продуктов до помощи в расшифровке и транскрипции, помогают отраслям и миру серверов.

Во-первых, ML требует защищенного и огромного центра обработки данных для хранения данных. AWS хранит исторические данные, которые необходимы для продолжения обучения и работы моделей.

Во-вторых, он позволяет вам оставаться на связи с системой 24 часа в сутки, даже когда вы отключены. Не поймите меня неправильно! Модели машинного обучения требуют времени для анализа данных. В идеале для самообучения требуется 2–10 часов, в зависимости от алгоритмов, моделей и файлов, стоящих в очереди. AWS - лучший выбор, поскольку модель самообучения работает в облачной инфраструктуре AWS.

Наконец, AWS предоставляет несколько сервисов для ваших требований к машинному обучению, существует более 15 сервисов машинного обучения, а некоторые сервисы не требуют программирования или обучения. Мы увидим наиболее часто используемые решения Amazon ML, которые стимулируют инновации в бизнес-модели.

  1. SageMaker:

Созданная для специалистов по данным, ее полностью управляемая платформа машинного обучения помогает в подготовке, построении, обучении и развертывании моделей машинного обучения. Он быстро объединяет набор возможностей ML в единый унифицированный визуальный пользовательский интерфейс. Позволяя вам собирать и готовить данные о тренировках, комплексная интегрированная система обнаруживает важные элементы набора данных о тренировках. SageMaker упрощает выбор алгоритмов и фреймворков, необходимых для обучения модели. Поскольку моделирование машинного обучения требует опыта для доступа к огромному количеству данных для вычисления и хранения, это кошмар для специалистов по данным, поскольку они интегрируют свою модель в свое приложение и запускают полномасштабную версию.

SageMaker устраняет сложность каждого шага, вводя модули, которые независимы, но используются вместе друг с другом.

2. Истина в SageMaker:

Сократите время и усилия для маркировки объектов в видео с помощью SageMaker. Присвоение объектов к нескольким кадрам видео невозможно, если вы не работаете с SageMaker Ground True. Точно обученные настраиваемые или встроенные рабочие процессы маркировки данных идентифицируют и маркируют ваши объекты на заданном изображении или видео. Обычно, применяемый в приложениях компьютерного зрения (CV), он включает в себя трехмерные облака точек, удаление искажений, привязку трехмерных кубов для видео в качестве дополнительных функций.

3. Понимание Amazon:

ML здесь, чтобы все усложнять! Не волнуйтесь, если вы не знакомы с языками программирования. Amazon Comprehend - это NLP (обработка естественного языка), используемая для текста, такого как электронная почта, билеты в службу поддержки, социальные сети или обзоры, которые помогают в развитии бизнеса. Он раскрывает взаимосвязь между текстом, фразами, речью и т. Д. Аналогичным образом Amazon Comprehend Medical извлекает медицинские фразы, такие как состояние здоровья, лекарства, дозировки, лечение и состояние здоровья пациента.

Amazon Comprehend Medical

4. Amazon Lex:

Что построить Алекса? Amazon Lex - это то, что вам нужно. Он создает диалоговый интерфейс с использованием голоса и текста. Он преобразует речь в естественный текст с помощью автоматического распознавания речи, аналогичной технологии глубокого обучения, используемой в Alexa. У вас могут быть новые категории продуктов, похожие на Alexa.

5. Амазонка Полли:

Amazon Polly - это экономичный способ преобразования текста в речь. Он превращает текст в реалистичную речь. Создавайте приложения с поддержкой речи, звучащие как человеческие. С вариантами 47 реалистичных голосов и 24 языков он уже работает в разных странах. Кэширование, сохранение и запуск в точное время делают его удобным и экономичным.

6. Amazon Rekognition:

Что для поиска объекта на изображении, Amazon Rekognition может сканировать несколько изображений, чтобы пометить их. Разве это не звучит знакомо для SageMaker Ground Truth, но вот разница: Amazon Recognition работает только с изображениями для создания мощного визуального поиска.

7. Amazon Translate:

Недалек тот день, когда всем понадобится переводчик, чтобы понимать иностранные языки и отвечать на них. Amazon переводит нейронный машинный перевод. Качественный локализованный контент позволяет эффективно переводить большие объемы текста.

8. Amazon Transcribe:

С Amazon Transcribe теперь легко создавать субтитры к видео или медицинские расшифровки, предоставленные врачами. API анализируют вашу речь в видео и возвращают речь в текстовом формате. Обычно используется во многих приложениях, транскрибирование Amazon используется для расшифровки звонков в службу поддержки клиентов или интегрируется в систему образования для преобразования речи аудио в текстовые форматы.

9. Amazon Elastic Inference:

Как специалист по данным, вы беспокоитесь об экземплярах графического процессора и стоимости вычислений. Вывод - это процесс, используемый для прогнозирования, на который приходится 90% вычислительных затрат. Знание правильного количества экземпляров графического процессора для обучения вашей модели необходимо для снижения затрат на вычисления. Для каждой модели требуется разное количество графического процессора, ресурсов памяти и графического процессора. Всегда есть проблема с подключением нужного количества логических выводов на GPU. Amazon Elastic помогает снизить стоимость вывода на 75%, а также поддерживает модели TensorFlow, Apache MXNet и ONNX.

10. Прогноз Amazon:

От спадов бизнес-стратегия полагается на анализ данных временных рядов. Для прогнозирования бизнеса или продаж используются электронные таблицы с прилагаемыми формулами. Работа с таблицей - это неплохо, но получить последние обновления поврежденного файла проблематично, кроме того, невозможно найти взаимосвязь между дополнительными параметрами в данных временных рядов.

Amazon Forecast объединяет модели машинного обучения и ваши дополнительные параметры, оказывая влияние на ваши решения. Полностью управляемый сервис не требует обучения моделей или подключения серверов. Прямое использование услуги предоставляет вам анализ и позволяет платить за то, что используется.