От автоматизации задач и анализа визуального контента до распознавания и синтезирования речи – инструменты AI и ML на AWS предоставляют бизнесу мощные возможности для оптимизации операций, улучшения клиентского опыта и создания новых возможностей на рынке.

На прошлом вебинаре эксперты по облачным решениям Noventiq рассказали о том, что такое AmazonWeb Services, почему миллионы компаний выбирают именно это облако и как правильно начать в нём работу. Сегодня речь пойдёт о машинном обучении и сервисах искусственного интеллекта в AWS.

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью современных технологий, привнося новые возможности во многие области человеческой деятельности.

Наиболее распространённым примером применения технологии машинного обучения в бизнесе может стать прогнозирование спроса на товары в розничной сети. Сеть супермаркетов, в которой необходимооптимизировать запасы товаров и обеспечить надлежащее наличие на полках. Перед менеджером организации стоит задача снизить одновременно и потери от избыточного запаса, и упущенную выгоду из-за недостатка товаров. С помощью ML можно разработать модель, анализирующую исторические данные о продажах, временные тренды, погодные условия, праздники и акции. На основе собранных данных спрогнозировать будущий спрос на разные товары в разных магазинах. Это позволит оптимизировать процесс закупок, управлять запасами эффективнее и снизить издержки.

Модель машинного обучения может автоматически анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи, которые сложно заметить человеку. Такой подход позволяет сделать прогнозы более точными и улучшить планирование ресурсов, что, в свою очередь, ведет к увеличению эффективности бизнеса и удовлетворению потребностей клиентов.

Amazon Web Services предоставляет обширный набор инструментов и сервисов для разработки, развертывания и управления проектами в сфере AI и ML.

Некоторые сервисы AWS для машинного обучения и искусственного интеллекта:

- Amazon SageMaker

Полностью управляемая платформа для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Она предоставляет интегрированную среду для работы с данными, выбора алгоритмов, тренировки моделей и их оптимизации. Amazon SageMaker также позволяет упростить процесс развёртывания моделей на производственных серверах.

- AWS Deep Learning AMIs

AWS предоставляет готовые виртуальные образы, преднастроенные для глубокого обучения и исследований в области AI. Он включает в себя популярные библиотеки и инструменты, такие как TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet и другие, что упрощает и ускоряет создание и обучение моделей глубокого обучения.

- Amazon Lex

Полностью управляемый сервис искусственного интеллекта (AI) для создания чат-ботов и голосовых интерфейсов с использованием технологий распознавания речи и обработки естественного языка. Он позволяет разработчикам создавать приложения, которые могут взаимодействовать с пользователями в формате текста или голоса.

- Amazon Rekognition

Сервис предлагает возможности предварительно обученного и настраиваемого машинного зрения (CV), позволяющий анализировать изображения и видео. С его помощью можно распознавать объекты, лица, тексты, а также проводить анализ настроения и наличия определенных характеристик на изображении.

- Amazon Polly

Amazon Polly предоставляет возможность создавать синтезированную речь с естественным звучанием. Этот сервис может быть использован для создания аудиоконтента, аудиоинструкций или голосовых помощников.

- AWS RoboMaker

Облачный сервис для разработки, симуляции и развёртывания робототехнических приложений. Он обеспечивает инструменты для моделирования и тестирования поведения роботов в виртуальных средах.

Эти и множество других сервисов Amazon Web Services обеспечивают разработчиков и исследователей мощными средствами для работы с данными, обучения моделей и создания инновационных приложений, способных изменить мир.

О принципах работы сервисов AWS для ML/AI, а также о том, как и для каких сценариев их можно применить расскажет Дарья Матвеева, архитектор AWS, Noventiq. На вебинаре спикеры расскажут, какие сервисы AWS можно использовать для внедрения возможностей искусственного интеллекта (AI) в бизнес-приложения. Слушатели также познакомятся c возможностями сервиса Amazon SageMaker и получат практические рекомендациями о том, как начать использовать эту платформу для задач машинного обучения. 

В продолжение вебинара, команда экспертов Noventiq проведёт большое практическое онлайн-мероприятие для технических специалистов, разработчиков, менеджеров в ИТ и не только. Онлайн-интенсив позволит слушателям углубиться в тему AI в Amazon Web Services и получить практический опыт работы с AI-сервисами на примере сценариев, приближённых к реальным бизнес-задачам.

Предстоящие мероприятия Noventiq и Amazon Web Services:

- «Начало работы в облаке AWS»

- «Машинное обучение и сервисы искусственного интеллекта в Amazon Web Services»

- Практический онлайн-интенсив по работе с сервисами AI от AWS

- «Сервисы баз данных в AWS»

- «Резервное копирование средствами AWS»

- Практический воркшоп по работе с сервисами облака

Вебинар «Введение в ML/AI на AWS. Обзор основных сервисов и принципов их работы в облаке Amazon Web Services» пройдёт 23 августа в 11:00 

Зарегистрироваться можно здесь