Введение:

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) произвели революцию в отраслях, позволив интеллектуальную автоматизацию, прогнозную аналитику и расширенное принятие решений на основе данных. AWS предлагает комплексный набор сервисов, который позволяет разработчикам, специалистам по обработке и анализу данных и компаниям создавать и развертывать модели ИИ и машинного обучения в любом масштабе. В этом подробном руководстве мы познакомимся с миром ИИ и машинного обучения на AWS, охватим ключевые концепции, сервисы и лучшие практики, которые помогут вам начать работу с ИИ.

  1. Понимание искусственного интеллекта и машинного обучения в AWS. Начните с понимания фундаментальных концепций искусственного интеллекта и машинного обучения. Узнайте об обучении с учителем, обучении без учителя, обучении с подкреплением, нейронных сетях и других важных алгоритмах машинного обучения. Познакомьтесь со стеком AI/ML AWS, в который входят такие сервисы, как Amazon SageMaker, Amazon Rekognition, Amazon Comprehend и Amazon Polly.
  2. Подготовка и исследование данных. Данные играют решающую роль в моделях машинного обучения. Узнайте, как предварительно обрабатывать и подготавливать данные для обучения моделей машинного обучения. Изучите такие сервисы, как AWS Glue, AWS Data Pipeline и Amazon Athena, для приема, преобразования и хранения данных. Используйте сервисы AWS для изучения и визуализации данных, например Amazon QuickSight и Amazon Redshift.
  3. Создание моделей машинного обучения с помощью Amazon SageMaker. Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, упрощающий процесс разработки моделей машинного обучения. Погрузитесь в возможности SageMaker, включая обучение моделей, оптимизацию гиперпараметров и автоматическое развертывание моделей. Узнайте, как использовать встроенные алгоритмы или внедрить собственные алгоритмы для обучения моделей на крупномасштабных наборах данных.
  4. Компьютерное зрение с Amazon Rekognition: исследуйте мир компьютерного зрения с помощью Amazon Rekognition. Узнайте, как использовать Rekognition для анализа изображений и видео, обнаружения объектов и сцен, анализа лиц и извлечения текста. Узнайте, как интегрировать Rekognition с другими сервисами AWS для создания интеллектуальных приложений.
  5. Обработка естественного языка с помощью Amazon Comprehend. Откройте для себя возможности обработки естественного языка (NLP) с помощью Amazon Comprehend. Узнайте, как извлекать информацию, анализ настроений, распознавание сущностей и определение языка из текстовых данных. Узнайте, как интегрировать Comprehend с другими сервисами AWS для улучшения ваших приложений.
  6. Разговорный ИИ с Amazon Lex. Amazon Lex позволяет создавать диалоговые интерфейсы с использованием голоса и текста. Узнайте, как проектировать и разрабатывать чат-ботов и виртуальных помощников, которые могут понимать запросы пользователей и отвечать на них. Изучите такие концепции, как распознавание намерений, заполнение слотов и выполнение при создании интерактивных диалогов.
  7. Обучение с подкреплением с помощью AWS DeepRacer. Узнайте больше об обучении с подкреплением (RL) с помощью AWS DeepRacer. Узнайте о принципах RL и о том, как тренировать автономные гоночные модели. Узнайте, как моделировать и оптимизировать модели RL в среде AWS DeepRacer, участвовать в виртуальных гоночных лигах и соревноваться с другими разработчиками.
  8. Развертывание и масштабирование модели: после того, как вы обучили свои модели машинного обучения, пришло время развернуть их в рабочей среде. Изучите варианты развертывания, включая хостинг Amazon SageMaker, AWS Lambda и Amazon EC2. Узнайте, как создавать масштабируемые и отказоустойчивые архитектуры машинного обучения с помощью таких сервисов AWS, как AWS Step Functions и AWS Batch.
  9. Мониторинг и оптимизация производительности. Непрерывно отслеживайте и оптимизируйте производительность своих моделей AI/ML. Используйте Amazon CloudWatch и AWS X-Ray для мониторинга и отладки в реальном времени. Изучите методы повышения точности модели, сокращения задержки логического вывода и оптимизации затрат.
  10. Безопасность, конфиденциальность и этические соображения. Приложения ИИ и машинного обучения должны решать вопросы безопасности, конфиденциальности и этики. Ознакомьтесь с передовыми методами защиты моделей ИИ, обработки конфиденциальных данных и обеспечения этичного использования. Ознакомьтесь с предложениями и рекомендациями AWS по обеспечению соответствия требованиям.

Заключение:

AWS предоставляет комплексный набор сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения, которые позволяют разработчикам и предприятиям использовать возможности искусственного интеллекта. В этом руководстве мы рассмотрели ключевые концепции, сервисы и рекомендации, которые помогут вам начать работу с ИИ и машинным обучением на AWS. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом, AWS предлагает масштабируемую и гибкую платформу для изучения и внедрения решений ИИ и машинного обучения. Начните исследование сегодня и раскройте потенциал ИИ и машинного обучения на AWS.