Демистифицируя Amazon Bedrock: откройте для себя возможности этой мощной платформы искусственного интеллекта и варианты ее использования для достижения успеха в бизнесе.
Оглавление
- Что такое Амазонская порода?
- Чем не является Amazon Bedrock?
- Случаи повседневного использования Amazon Bedrock
- Реализация вариантов использования и прогнозируемые затраты
- "Заключение"
Если вы работаете в сфере высоких технологий, вы, вероятно, слышали об Amazon Web Services (AWS), платформе облачных вычислений Amazon, которая предоставляет предприятиям различные инструменты и услуги, помогающие им создавать и масштабировать свои приложения. Одним из новых сервисов, представленных AWS, является Amazon Bedrock, платформа искусственного интеллекта, призванная помочь предприятиям создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. В этой статье мы предоставим объяснение для «чайников», что такое Amazon Bedrock, а что нет, примеры повседневного использования и высокоуровневый вариант использования с этапами реализации и прогнозируемыми затратами в зависимости от использования.
Что такое Амазонка?
Amazon Bedrock — это платформа искусственного интеллекта, предоставляющая предприятиям комплексные инструменты и услуги, которые помогут им создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Платформа спроектирована так, чтобы быть масштабируемой, безопасной и простой в использовании даже для тех, у кого нет обширного опыта в области искусственного интеллекта или машинного обучения.
По своей сути Amazon Bedrock — это платформа разработки машинного обучения, которая предоставляет доступ к различным инструментам и сервисам, включая готовые алгоритмы, инструменты обучения и развертывания моделей, а также комплексную систему управления данными. Эти инструменты позволяют предприятиям быстро и эффективно создавать и развертывать модели ИИ, не беспокоясь о базовой инфраструктуре.
Чем Amazon Bedrock не является
Важно отметить, что Amazon Bedrock — это всего лишь готовое решение некоторых проблем искусственного интеллекта. Несмотря на то, что он предоставляет предприятиям ряд мощных инструментов и услуг, он все же должен заменить потребность в человеческом опыте. Компаниям по-прежнему нужны эксперты, которые понимают базовую технологию и могут разрабатывать и совершенствовать модели по мере необходимости.
Кроме того, Amazon Bedrock не является отдельным сервисом. Bedrock работает с другими сервисами AWS, такими как Amazon S3 (Simple Storage Service) для хранения данных, AWS Lambda для бессерверных вычислений и AWS SageMaker для разработки моделей машинного обучения. Компании, которые уже используют AWS, найдут Amazon Bedrock ценным дополнением к своему набору инструментов.
Примеры повседневного использования Amazon Bedrock
Amazon Bedrock используется для разработки широкого спектра приложений искусственного интеллекта — от прогнозного обслуживания до обработки естественного языка. Вот несколько вариантов использования:
- Прогнозное обслуживание. Amazon Bedrock можно использовать для разработки моделей машинного обучения, позволяющих прогнозировать вероятный выход оборудования из строя, что позволяет предприятиям планировать техническое обслуживание до того, как произойдет поломка.
- Обнаружение мошенничества. Amazon Bedrock можно использовать для разработки моделей обнаружения мошенничества в финансовых транзакциях, помогая компаниям выявлять и предотвращать мошенническую деятельность.
- Обработка естественного языка. Amazon Bedrock может создавать модели для анализа и интерпретации естественного языка, что позволяет предприятиям автоматизировать обслуживание и поддержку клиентов.
- Распознавание изображений. Amazon Bedrock можно использовать для разработки моделей анализа и интерпретации изображений, что позволяет компаниям автоматизировать такие задачи, как контроль качества на производстве.
Реализация варианта использования и прогнозируемые затраты
Давайте рассмотрим примерную разбивку затрат на основе сценария использования для обнаружения мошенничества на основе платформы управления персоналом, управления отсутствием, поддерживающего 100 000 жизней, поддержки 15 000 претензий в год, со средним числом 10 000 водительских прав для проверки личности в год, 10 000 документов поставщика медицинских услуг для сканирования. ежегодно получать одобрение врача, чтобы определить, сколько претензий было подано с недействительными лицензиями и сколько документов поставщика являются недействительными, сигнализируя о мошенничестве. Примечание. Эти прогнозируемые затраты приведены только в качестве примера. Пожалуйста, изучите конкретные расходы соответственно.
Этапы реализации:
- Сбор данных. Собирайте данные управления отсутствием, данные водительских прав и данные документов поставщика медицинских услуг. Данные управления отсутствием будут включать подробную информацию о 100 000 сотрудников и их заявлениях, а данные водительских прав и данные документов поставщика медицинских услуг будут сканироваться ежегодно.
- Очистка данных. Очистите данные и удалите дубликаты или ненужную информацию, чтобы обеспечить высокое качество данных для обучения модели.
- Маркировка данных: маркируйте данные для обучения модели на основе выявления недействительных лицензий и документов поставщика медицинских услуг, сигнализирующих о мошенничестве.
- Обучение модели: обучение модели обнаружения мошенничества с использованием готовых компонентов Amazon Bedrock для классификации изображений и обработки естественного языка.
- Тестирование и проверка модели. Протестируйте модель на небольшом наборе данных и проверьте ее точность перед развертыванием в производственной среде.
- Развертывание модели. Разверните модель в облачной среде и создайте конечную точку API для получения данных о претензиях и обнаружения мошенничества.
- Постоянный мониторинг и улучшение. Постоянно отслеживайте производительность модели и улучшайте ее на основе отзывов и новых данных.
Прогнозируемые затраты:
- Хранение данных. Ориентировочная стоимость хранения данных для управления отсутствием, данных водительских прав и данных документов поставщика медицинских услуг составит около 34 долларов США в месяц (4 доллара США в месяц для данных управления отсутствием, 10 долларов США в месяц для данных водителя). данные лицензии и 20 долларов в месяц за данные документов поставщика медицинских услуг).
- Обучение машинному обучению. Стоимость обучения модели обнаружения мошенничества будет зависеть от сложности модели и объема необходимых вычислительных ресурсов. Если предположить, что это модель среднего размера, затраты на обучение могут варьироваться от нескольких сотен до нескольких тысяч долларов.
- Развертывание модели. Если предположить, что в год в среднем поступает 15 000 заявок, стоимость развертывания модели составляет около 15 долларов США в месяц.
- Постоянный мониторинг и улучшение. Стоимость мониторинга и улучшения модели будет зависеть от частоты обновлений и объема задействованных данных. При условии ежемесячных обновлений и умеренного объема данных стоимость составит около 50 долларов в месяц.
В целом ориентировочная стоимость разработки модели обнаружения мошенничества с использованием Amazon Bedrock для предоставленного варианта использования составит около 400–2500 долларов США в месяц, в зависимости от сложности модели и объема задействованных данных.
Регистрация на Amazon Bedrock
https://aws.amazon.com/bedrock/?source=post_page-----571918977f46--------------------------- -----
Заключение
Amazon Bedrock — это мощная платформа искусственного интеллекта, которая предоставляет предприятиям различные инструменты и услуги, помогающие им создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Amazon Bedrock благодаря своей масштабируемой инфраструктуре, готовым алгоритмам и системе управления данными позволяет предприятиям легко разрабатывать приложения искусственного интеллекта, даже если им необходимы обширные знания в области искусственного интеллекта или машинного обучения.
Хотя Amazon Bedrock не является готовым решением всех проблем искусственного интеллекта, Bedrock может разрабатывать широкий спектр приложений — от профилактического обслуживания до обработки естественного языка. А благодаря низким прогнозируемым затратам предприятия смогут быстро и недорого начать работу с ИИ, раскрывая потенциальные преимущества этой преобразующей технологии.
Ссылка:
https://emiliotaylor.medium.com/introducing-amazon-bedrock-what-to-know-571918977f46#9a59