«От «Формулы-1» до Tinder: реальные примеры машинного обучения AWS в действии»
Вам интересно, как можно использовать искусственный интеллект для точных прогнозов? Благодаря сервисам машинного обучения Amazon Web Services (AWS) эта мечта больше не является далекой фантазией. AWS предлагает различные сервисы машинного обучения, которые помогут вам с легкостью создавать и обучать модели, не утруждая себя управлением инфраструктурой.
Рассмотрим на практике различные сервисы машинного обучения, предлагаемые AWS, такие как Amazon SageMaker, Amazon Rekognition и Amazon Comprehend. Мы также рассмотрим несколько реальных примеров того, как эти сервисы используются предприятиями для принятия решений на основе данных.
Итак, расслабьтесь, расслабьтесь и давайте погрузимся в захватывающий мир машинного обучения AWS!
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker — суперзвезда в линейке машинного обучения AWS. Это как Железный человек в сфере машинного обучения — он делает все.
Он предоставляет разработчикам и специалистам по данным простой в использовании интерфейс для подготовки данных, построения моделей, обучения и развертывания. Они могут создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML) для любого варианта использования с полностью управляемой инфраструктурой, инструментами. и рабочие процессы.
Семейство SageMaker включает не один и не два, а целых 19 сервисов!
С помощью SageMaker вы можете выбирать из множества готовых алгоритмов или создавать свои собственные модели. Сервис также включает в себя автоматическую настройку модели, что означает, что он может автоматически находить лучшие гиперпараметры для вашей модели, что значительно упрощает и ускоряет создание точной модели.
Одна из компаний, использующих Amazon SageMaker, — Formula 1. Они используют SageMaker для улучшения своих гоночных стратегий, систем отслеживания данных и цифровых трансляций с помощью самых разных сервисов AWS, включая Amazon SageMaker, AWS Lambda. », и сервисы аналитики AWS — для предоставления новых показателей гонок, которые меняют представление болельщиков и команд о гонках.
Посмотрите этот специальный прямой эфир, чтобы узнать, что находится под капотом F1 Insights Формулы 1, и узнать о том, как компания обучает и развертывает модели на Amazon SageMaker, чтобы предоставлять болельщикам информацию в режиме реального времени!
Еще одним примером компании, использующей SageMaker, является Intuit, создатель QuickBooks. Они используют SageMaker для улучшения обслуживания клиентов, создавая модель обработки естественного языка (NLP), которая может понимать вопросы клиентов и давать точные ответы. Это помогло им сократить время отклика и повысить удовлетворенность клиентов.
Amazon Rekognition похож на Шерлока Холмса в сервисах машинного обучения. Он может анализировать изображения и видео для идентификации объектов, людей и текста. Rekognition — это мощный сервис, который можно использовать для целого ряда приложений, таких как распознавание лиц и обнаружение объектов.
Одной из компаний, использующих Amazon Rekognition, является Tinder, приложение для знакомств. Они используют Rekognition для проверки личности своих пользователей, сравнивая их фотографии профиля с селфи в реальном времени. Это помогает предотвратить ловлю сома и обеспечивает безопасность и подлинность свиданий.
Они также могут определять ключевые черты пользователей, анализируя миллиарды фотографий, загружаемых в приложение каждый день. Сервисы машинного обучения Amazon добавляют маркеры личности к каждому из этих миллиардов изображений. Если на фотографии пользователь играет на пианино, Rekognition автоматически обнаружит пианино. Это позволяет легко пометить этого человека как «творческого», что затем помогает Tinder сопоставить этого человека с другим «творческим».
Amazon Comprehend — это волшебник сервисов машинного обучения. Он использует обработку естественного языка (NLP) для анализа текстовых данных, извлечения сущностей и настроений, а также классификации текста по темам.
Одной из компаний, использующих Amazon Comprehend, является Gallup, глобальная аналитическая, исследовательская и консультационная фирма. Они используют Comprehend, чтобы обеспечить более целенаправленное настроение в своих ответах на опрос. Это также повышает ценность их общей отчетности и предоставляет пользователям более точные и полезные данные.
Как видите, AWS Machine Learning Services — это захватывающий и мощный способ создания и обучения моделей машинного обучения без головной боли, связанной с управлением инфраструктурой. Независимо от того, являетесь ли вы небольшим стартапом или крупным предприятием, эти услуги помогут вам принимать решения на основе данных и вывести свой бизнес на новый уровень.
Каждая услуга предлагает уникальные функции и преимущества, которые можно применить к целому ряду приложений. На реальных примерах, таких как Formula 1, Tinder, Intuit и Gallup, становится ясно, что сервисы машинного обучения AWS используются для решения реальных проблем и стимулирования инноваций.
Всего AWS предлагает 41 (!) сервис машинного обучения и искусственного интеллекта, и хотя в этой статье я выделил лишь некоторые из них, возможности безграничны.
Итак, чего же вы ждете?
Если вы хотите начать работу с машинным обучением или просто хотите узнать, как эти сервисы могут помочь вашему бизнесу, попробуйте их. Погрузитесь в мир машинного обучения AWS и посмотрите, что вы можете создать.
Вы можете стать следующим большим прорывом в мире технологий, и кто знает, может быть, однажды мы прочитаем статью о вас и вашем новаторском использовании машинного обучения!
