Milhares de desenvolvedores de inteligência artificial (IA) em todo o mundo estão atrás da roda virtual da AWS DeepRacer , um 3D, simulador de corrida baseado em nuvem e ampliando os limites do aprendizado de máquina. A técnica avançada de ML de aprendizagem por reforço (RL), especificamente, será posta à prova quando a Amazon lançar seu veículo autônomo DeepRacer Evo escala 1/18 ainda este ano. O ambicioso projeto tem como objetivo acelerar os avanços em evitar objetos e outras inovações necessárias para a implantação no mundo real de carros sem motorista.
Há tanto tempo que ouvimos sobre a promessa de veículos autônomos que parece inevitável. A principal força motriz por trás dos veículos autônomos é a IA, o aprendizado de máquina em particular e as ferramentas e serviços de aprendizado de máquina AWS da Amazon estão oferecendo um caminho a seguir. A seguir está uma visão geral do AWS Machine Learning, seus vários serviços e ferramentas, suas vantagens e uma revisão básica do Amazon Web Services.
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O que é AWS Machine Learning?
O objetivo do aprendizado de máquina , um subconjunto da IA é treinar as máquinas sobre como responder adequadamente ao ambiente (por meio de entradas de dados) e “aprender” sem programação direta. As ofertas de AWS ML da Amazon incluem ferramentas e serviços para ajudar as organizações em todo o espectro de ML. Entre outros recursos, eles ajudam os desenvolvedores:
- Construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina
- Aplicar aprendizagem por reforço ao treinamento de sequências complexas de comportamentos em um ambiente dinâmico
- Crie mecanismos de recomendação para atender melhor seus clientes
- Ajustar modelos de previsão para ajudar as empresas a tomar decisões melhores baseadas em dados
- Aprimore a visão computacional, o que permite que as máquinas identifiquem com rapidez e precisão pessoas e objetos nas imagens
Alguns dos empresas que usam AWS Machine Learning incluem Netflix, CapitalOne, BMW e National Football League. As ofertas da Amazon incluem modelos de IA pré-treinados, que são úteis para previsões, recomendações, visão computacional e linguagem, e Amazon SageMaker para ajudar as organizações a construir e treinar seus modelos. Além do projeto AWS DeepRacer mencionado acima, os desenvolvedores estão usando o AWS Machine Learning para testar com eficiência milhares de projetos de produtos em potencial, fazer avaliações de danos de propriedade rápidas e precisas após desastres naturais, melhorar os resultados de saúde, aprimorar as respostas de atendimento ao cliente e muito mais.
O mercado de aprendizado de máquina deve aumentar a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 42,8% de 2018 a 2024 (tornando-se um mercado de US $ 30,6 bilhões), de acordo com resumo do mercado de aprendizado de máquina previsões publicadas pela Forbes. Esse crescimento fenomenal no aprendizado de máquina (e IA em geral) certamente incentivará mais profissionais a embarcar em um caminho em direção a se tornando um engenheiro de IA ou ML . Ao mesmo tempo, as organizações podem lutar para preencher essas funções, pois essa tecnologia oferece vantagens competitivas. Aprender como aproveitar as ferramentas e serviços do AWS Machine Learning é um negócio inteligente para profissionais e organizações.
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Visão geral dos Amazon Web Services
Amazon Web Services, ou apenas AWS, é a plataforma de serviços em nuvem da Amazon, que fornece flexibilidade e escalabilidade para organizações de todos os tamanhos para implantar serviços e gerenciar dados. Em vez de implantar servidores físicos, AWS permite que as empresas usem (e pagar por) apenas o armazenamento de banco de dados, poder de computação, entrega de conteúdo e serviços AWS sob demanda (como AWS Machine Learning) de que precisam. Os concorrentes incluem Microsoft Azure e Google Cloud.
A AWS permite que as organizações utilizem um conjunto crescente de serviços e recursos sem precisar construí-lo internamente, o que economiza dinheiro e acelera os tempos de implantação. Algumas das razões pelas quais as empresas preferem AWS a outros serviços em nuvem incluem o seguinte:
- Segurança -Os dados são criptografados para fornecer segurança de ponta a ponta
- Experiência -a Amazon foi pioneira na computação em nuvem e pode tirar proveito de seus anos de experiência para fornecer as melhores soluções da classe
- Flexibilidade -AWS oferece flexibilidade excepcional e, por exemplo, permite que os desenvolvedores selecionem o idioma do sistema operacional e o banco de dados
- Usabilidade -os desenvolvedores consideram a AWS relativamente fácil de usar, pois podem implantar aplicativos rapidamente, criar novos aplicativos ou migrar os existentes
- Escalabilidade -Dependendo dos requisitos do usuário, os desenvolvedores podem aumentar ou diminuir conforme necessário
O que são serviços e ferramentas do AWS Machine Learning?
A Amazon oferece vários serviços e ferramentas sob a égide do AWS Machine Learning. Essas soluções permitem que desenvolvedores e organizações implantem mais rapidamente seus sistemas de ML, em comparação com uma abordagem baseada em código. Lembre-se de que os termos “ferramentas” e “serviços” costumam ser trocados ao discutir as soluções de aprendizado de máquina da AWS. A seguir está uma breve explicação de cada um.
1. SageMaker
Este serviço gerenciado foi projetado para ajudá-lo a fazer a transição rápida e eficiente de seus modelos conceituais de aprendizado de máquina para a produção. SageMaker inclui várias ferramentas que permitem projetar, construir e implantar seu modelo de ML e tem um recurso de “piloto automático” que executará automaticamente seu modelo por meio de vários algoritmos para determinar qual é o mais eficaz.
2. Compreender
Este serviço de processamento de linguagem natural (PNL) usa aprendizado de máquina para extrair informações úteis de dados textuais, incluindo dados não estruturados, como avaliações de clientes e e-mails de atendimento ao cliente. Como Comprehend é um serviço totalmente gerenciado, você pode usar modelos pré-treinados.
3. Detector de fraude
Como o próprio nome indica, o Detector de fraude da Amazon foi projetado para sinalizar contas potencialmente fraudulentas. As organizações devem inserir dados existentes de transações fraudulentas conhecidas para treiná-los para uso futuro.
4. Lex
Lex permite que você crie chatbots de conversação para uso em atendimento ao cliente, vendas e outros aplicativos semelhantes. Lex oferece um componente de compreensão de linguagem natural (NLU) que pode dar sentido à linguagem conversacional e oferecer o feedback correto.
5. Traduzir
Semelhante ao Google Translate, Amazon Translate é um serviço de tradução automática neural que permite que você localize sites para diferentes regiões e traduza grandes volumes de texto. Este serviço também permite que você personalize para levar em consideração nomes de marcas e jargões exclusivos.
6. Reconhecimento
Este é um serviço de visão computacional que agiliza o processo de desenvolvimento de aplicativos que podem reconhecer pessoas e objetos específicos a partir de imagens (incluindo vídeo). Rekognition permite que as organizações personalizem de acordo com as necessidades do negócio.
7. CodeGuru
Este serviço ajuda os desenvolvedores a identificar problemas potenciais com seu código antes que seja tarde demais. Por exemplo, CodeGuru pode reconhecer vazamentos ou ineficiências com ciclos de CPU e então sugerir soluções baseadas no contexto do próprio código.
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8. Previsão
Este serviço usa conjuntos de dados existentes para fornecer previsões de séries temporais para organizações. Por exemplo, Previsão pode ser usada para prever despesas de negócios, suporte ao cliente e até mesmo o futuro preços das ações.
9. DeepRacer
Conforme discutido acima, modelo de carro em escala que permite aos desenvolvedores de automóveis sem motorista testar seus algoritmos de IA. Os desenvolvedores podem até competir contra outros desenvolvedores em pistas de corrida virtuais.
10. Kendra
Este serviço hospedado é um mecanismo de pesquisa empresarial otimizado para ajudar os clientes com dúvidas sobre produtos. Kendra também entende questões de linguagem natural, o que pode ajudar as organizações a economizar dinheiro em atendimento ao cliente.
11. Personalizar
A função Personalizar da Amazon ajuda a avaliar os padrões de uso de seus clientes e, em seguida, recomendações baseadas nesses padrões. Personalizar a experiência do usuário ajuda a impulsionar as vendas e manter clientes fiéis.
12. Polly
Esta ferramenta é usada para criar produtos habilitados para fala que imitam estilos de conversação em uma variedade de idiomas. Polly pode “ler” textos escritos e convertê-los em conversas.
13. Textract
O Textract extrai automaticamente informações de documentos digitalizados, reduzindo drasticamente o tempo e os recursos necessários para digitalizar documentos. Textract pode identificar tabelas e outros recursos de layout que são importantes para o contexto de documentos escritos.
14. DeepLens
Uma câmera com aprendizado profundo, DeepLens foi projetada para ajudar a desenvolver e testar modelos de visão computacional. Isso ajuda a acelerar o processo de implantação, permitindo que os desenvolvedores testem seus modelos em tempo real.
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Vantagens do AWS Machine Learning
O pacote de serviços AWS Machine Learning da Amazon pode ajudar a reduzir o tempo e as despesas normalmente necessários para desenvolver, testar e implantar modelos de ML. Por exemplo, adicionar especificações a modelos pré-treinados pode ajudar uma empresa a implantar rapidamente um chatbot para ajudar nas tarefas de atendimento ao cliente. A AWS também oferece suporte a todas as principais estruturas de aprendizado de máquina, como TensorFlow e Caffe2.
Também é seguro, com criptografia de ponta a ponta e fornece um modelo de”pagamento conforme o uso”que permite que organizações de todos os tamanhos escalem conforme necessário. Além disso, a AWS fornece vários serviços de análise de dados para ajudar a tomar as melhores decisões de negócios possíveis. Líder conhecido em computação em nuvem, a Amazon oferece uma solução fantástica de ponta a ponta para empresas que implementam aprendizado de máquina em seus produtos, serviços e operações.
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