Эти решения для машинного обучения упрощают разработку и использование моделей машинного обучения. Пришло время взглянуть на лучшие инструменты машинного обучения AWS, чтобы лучше понять ценность этих технологий. Переходим к списку-
· Amazon SageMaker
Самым заметным дополнением к выбору продуктов машинного обучения на торговой площадке AWS является Amazon SageMaker. Это полностью управляемая платформа, которая позволяет ученым и разработчикам данных быстрее и проще создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в различных масштабах. Amazon SageMaker устраняет все препятствия, которые часто мешают разработчикам использовать машинное обучение.
Из-за сложных процедур, связанных с созданием и уточнением моделей, машинное обучение часто затрудняет обучение. Кроме того, использование моделей машинного обучения в реальных условиях требует времени и усилий. Кроме того, есть несколько препятствий для машинного обучения для разработчиков из-за знаний, необходимых для всех этих процедур, в дополнение к дополнительным потребностям в ресурсах.
Устраняя сложность, Amazon SageMaker позволяет разработчикам полностью понимать и использовать все этапы машинного обучения. Amazon SageMaker — один из наиболее адаптируемых инструментов машинного обучения на AWS благодаря своей модульной природе. Различные компоненты можно использовать вместе или по отдельности для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
· Правда об Amazon SageMaker
Наборы данных — это основа машинного обучения, а Amazon SageMaker Ground Truth предоставляет платформу для более быстрого и точного создания обучающих наборов данных. Одним из лучших инструментов машинного обучения AWS является SageMaker Ground Truth, поскольку он упрощает доступ как к публичным, так и к частным лейблам-людям. Кроме того, он предоставляет этикетировщикам процессы и интерфейсы для основных заданий по этикетированию.
Что наиболее важно, SageMaker Ground Truth может автоматически маркировать продукты, чтобы сократить расходы на маркировку более чем на 70%. Эффективное применение машинного обучения для автоматической классификации данных приводит к повышению производительности и снижению затрат. Модель SageMaker Ground Truth постоянно учится на ярлыках, созданных людьми, которые навешивают ярлыки, что помогает ей со временем становиться все более эффективной. В результате он может повысить свою способность автоматически классифицировать больше данных и способствовать более быстрому обучению наборов данных.
· Амазон Лекс
Amazon Lex — это предстоящее полезное дополнение к технологиям машинного обучения Amazon. Это сервис для создания голосовых и текстовых диалоговых пользовательских интерфейсов для любого приложения. Для преобразования голоса в текст Lex предоставляет функцию автоматического распознавания речи (ASR), основанную на сложном глубоком обучении. Он также предлагает возможности понимания естественного языка для выяснения намерения текста.
В результате это может позволить создавать приложения с невероятно привлекательными пользовательскими интерфейсами и диалоговым обменом, которые почти подлинны. Помимо предоставления всем разработчикам доступа к возможностям Alexa, Amazon Lex делает распознавание голоса и понимание естественного языка более доступными. Это одна из самых важных технологий для создания совершенно новых категорий продуктов, использующих исключительно диалоговые интерфейсы.
· AWS Inferentia
AWS Inferentia — одна из впечатляющих технологий машинного обучения AWS. Это микросхема логического вывода для машинного обучения, целью которой является повышение производительности по сниженной цене. AWS Inferentia поддерживает модели и платформы глубокого обучения, использующие формат ONNX, включая TensorFlow, PyTorch и Apache MXNet. AWS Inferentia обеспечивает более высокую пропускную способность и более низкую задержку по невероятно низким ценам.
Каждый чип может обеспечить сотни TOPS (тера операций в секунду) производительности логических выводов для сложных моделей, что позволяет им делать более быстрые прогнозы. Кроме того, пользователи могут комбинировать чипы AWS Inferentia для увеличения пропускной способности с помощью TOPS. Кроме того, его поддерживают Amazon Elastic Inference, Amazon SageMaker и Amazon EC2.
· Экстракт Амазонки
Безусловно, одной из эффективных технологий машинного обучения Amazon является Amazon Textract. Это сервис, который использует отсканированные документы для автоматического извлечения текста и данных. Помимо возможностей оптического распознавания символов (OCR), Amazon Textract помогает идентифицировать текст в полях с помощью форм и данных, хранящихся в таблицах.
Для извлечения данных из документов Textract решает проблемы с громоздкими и дорогостоящими операциями ручного ввода данных. Кроме того, он обеспечивает более быструю автоматизацию документооборота, гарантируя, что вы сможете обрабатывать большое количество документов за короткий период времени. Вы можете действовать на основе информации, как только она будет получена. С помощью Textract пользователи также могут разрабатывать интеллектуальные поисковые индексы и автоматические процедуры утверждения.
· Амазонское понимание
Первый продукт машинного обучения AWS, который приходит на ум, когда вы думаете об обработке естественного языка, — это Amazon Comprehend (NLP). Это инструмент NLP на основе машинного обучения для выявления закономерностей и связей между различными текстовыми свойствами. Машинное обучение используется Amazon Comprehend для выявления новых взаимосвязей и анализа доступных неструктурированных данных.
Он может распознавать язык, используемый в тексте, и извлекать важные слова, фразы и сведения о людях, местах и вещах. Токенизация и части речи используются Amazon Comprehend для анализа текста и автоматической категоризации набора текстовых файлов. Возможности AutoML Amazon Comprehend также могут помочь в разработке уникального набора моделей или сущностей категоризации текста, адаптированных к требованиям бизнеса.
· Признание Amazon
Одной из многих популярных технологий машинного обучения AWS, доступных на данный момент, является Amazon Rekognition. Это сервис, который помогает предоставить различным приложениям возможность использовать навыки анализа изображений. Распознавание может помочь в идентификации определенных объектов фотографий, лиц и настроек. Это также может быть полезно для поиска и контрастирования лиц.
Приложения могут быстро добавлять сложные функции визуального поиска и категоризации изображений на основе глубокого обучения благодаря Amazon Rekognition API. Модели глубокой нейронной сети используются Amazon Rekognition для идентификации различных предметов и сценариев на фотографиях. Таким образом, Amazon Rekognition является ключевым инструментом для включения в приложение эффективных возможностей визуального поиска и обнаружения.
· Вывод эластичности Amazon
Одним из мощных дополнений к набору инструментов машинного обучения AWS является Amazon Elastic Inference. Он позволяет использовать недорогое ускорение на основе графического процессора с инстансами Amazon SageMaker и EC2, что приводит к экономии более 75 % средств при проведении выводов на основе глубокого обучения.
Применяя необходимое ускорение логического вывода на основе графического процессора к типам инстансов EC2 или SageMaker без изменения кода, Amazon Elastic Inference преодолевает проблемы неэффективности ресурсов при вычислениях на графическом процессоре. Пользователи могут выбрать тип экземпляра, наиболее подходящий для общих потребностей приложения в ЦП и памяти. Кроме того, вы можете установить уровень ускорения вывода для лучшего управления ресурсами и снижения затрат на вывод.
· Амазон Переводчик
Amazon Translate — один из эффективных продуктов машинного обучения AWS с наибольшими преимуществами машинного обучения для пользователей. Это нейронный инструмент машинного перевода для более быстрого, экономичного и точного языкового перевода. Для зарубежных потребителей Amazon Translate помогает локализовать информацию, такую как приложения и веб-сайты. Большие объемы текста могут быть переведены более легко и эффективно благодаря его основным возможностям.
В заключение нельзя не упомянуть, насколько сложно охватить все технологии машинного обучения AWS в краткой лекции. Другие известные технологии машинного обучения включают TensorFlow на AWS, Amazon Forecast, Amazon DeepRacer, Amazon Personalize, Amazon DeepLens и Amazon Transcribe и другие. Каждый инструмент имеет уникальный набор функций, облегчающих работу разработчиков и специалистов по данным.
Наряду с надежными инструментами для разработчиков, позволяющими создавать функции приложений, решения для машинного обучения предоставляют сложные платформы для анализа данных. Интересно отметить, что Amazon постоянно добавляет новые функции к текущим решениям, а также постоянно добавляет новые инструменты и услуги машинного обучения.
