ש:
כיצד שירותי האינטרנט של אמזון (AWS) מאפשרים הזדמנויות AI ללקוחות?
ת:שירותי האינטרנט של אמזון (AWS) היא חבילת ענן מקיפה מפותחת במיוחד עבור לקוחות שרוצים מגוון משאבים שיכולים להקל על למידת מכונות ופרויקטים של למידה עמוקה. כספקית ענן מרכזית, AWS מציעה שירותי לימוד מכונות מיוחדים ולמידה עמוקה המאפשרים ללקוחות לבנות תשתיות AI.
על פי חומרי השיווק שלה, אמזון מספקת משאבי למידה במכונה בשלושה "שכבות בערימת ה- AI" - הראשונה היא כלי מסגרת, השנייה היא שירותי מונעי API, והשלישית היא פלטפורמות למידת מכונות.
מבחינת המסגרות, אמזון מציעה "AMIs למידה עמוקה של AWS" הכוללים כלים כמו MXNet ו- TensorFlow. אמזון מתארת תמונה של אמזון או AMI כמו משהו ש"מספק את המידע הדרוש כדי להפעיל מופע, שהוא שרת וירטואלי בענן. " אז ה- AMI הוא הרכב עבור לקוחות העובדים עם כלים ובונים את המערכות שתומכות בעבודה הארגונית שלהם.
אמזון פיתחה גם שירותים מונעי API התומכים בפרויקטים של למידת מכונות שיזמו לקוחות. האחת היא אפליקציית "לקס" שלדברי אמזון בנויה ממוצר הצריכה אלקסה, וממלאת תפקיד דומה בתהליך למידת לקוח של לקוחות, התמודדות עם שפה טבעית ומאפשרת ללקוחות לבנות צ'אט-בוטים ואלמנטים תקשורתיים אחרים במערכותיהם. שירות מונע API אחר בשם "פולי" משנה טקסט לדיבור, ומופע שלישי, "הכרה", הוא כלי לעיבוד תמונה.
לבסוף, AWS מציעה פלטפורמות למידת מכונות בהן הלקוחות יכולים להשתמש בכדי להימנע מהתקורה הקשורה בייצור פנימי של סביבות למידת מכונות. למידת מכונות של אמזון וניצוץ אפאצ'י ב- Amazon Elastic MapReduce (EMR) הן אפשרויות לשימוש ב- AWS ליזום פרויקטים של למידת מכונות. פלטפורמת למידת המכונות של אמזון מספקת הדרכה המסייעת למשתמשים פחות מנוסים טכנולוגיים לפתח מיומנויות למידה במכונה. אמזון מתארת את זה כמשאב "מדרגי מאוד" שיכול לספק פרודוקטיביות בזמן אמת באמצעות פלטפורמה המועברת באינטרנט. לקוחות יכולים גם להשתמש באפצ'י ספארק ולהחיל אותה על EMR EMR לצורך עיבוד הקשורים בהודו. זה כרוך בשימוש בספקטרום של כלי קוד פתוח Apache ליצירת הפונקציונליות הרצויה של הלקוח.
הדרכים בהן AWS מקלה על למידת מכונה עבור לקוחות הן מגוונות. כלי AWS עובדים עם שירותי Elastic Compute Cloud (EC2) כדי להציע אפשרות לימוד מכונות מסוג "לבנות בעצמך" ללקוחות.
