Сегодня на Keynote Энди Ясси в re: Invent Amazon представила несколько очень интересных возможностей ML / AI (большинство из которых доступно с сегодняшнего дня, а некоторые будут выпущены в начале этого года).

Во время этих мероприятий стало традицией, что, хотя анонсы являются отличной новостью для клиентов AWS, будет довольно много начинающих компаний, занимающихся инфраструктурой машинного обучения (включая некоторых, которые я знаю и люблю), которым придется заново изобретать себя после появления новых продуктов, которые имеют было обнаружено сегодня.

Ниже приводится сводка TL; DR объявлений, связанных с ML, из основного выступления:

Категория AI-сервисов

1. Amazon Fraud Detector - загрузите файл с исторически размеченными данными, выберите модель, выполните некоторую настройку и получите API, который возвращает оценку мошенничества в реальном времени. Модель умеет определять несколько различных типов злонамеренных попыток (создание учетной записи, попытка платежа и т. Д.). Интересный сервис - основан на огромном опыте Amazons в розничной торговле.

2. Amazon Kendra - поисковая система, способная считывать данные из различных источников (S3, Salesforce и т. Д.) И создавать поверх них интерфейс запросов на естественном языке, чтобы предоставлять очень краткие ответы - аналогичные Функция вопросов в Google Поиске (Есть ли у венецианца бесплатный камердинер?).

3. Amazon CodeGuru - действительно симпатичный сервис, который может подключаться к GitHub и автоматически выполнять Code Review с использованием статического анализа на основе машинного обучения. Работает, рекомендуя передовые методы, улучшения производительности и исправления ошибок (например, фрагменты кода, которые работают одновременно без блокировок)

4. Amazon Connect получил безумный набор возможностей под названием Contact Lens, аналитическую систему, которая умеет анализировать взаимодействие с клиентами (звонки и текстовые сообщения) и определять такие функции, как период времени, когда никто не разговаривает, разговор агента. слишком быстро »и т. д. и составлять отчеты / рекомендации, используя это пространство функций.

Об экосистеме SageMaker

1. SageMaker Autopilot - комплексное решение AutoML (в стиле DataRobot и других): бросьте на него CSV, и платформа знает, как его немного очистить, создать базовые функции, обучить порядок 50 различных моделей в распределенной среде (включая настройку гиперпараметров) и рекомендуют машину, подходящую для развертывания, для вывода. Хороший интерфейс Python от SageMaker Notebooks - легко интегрируется в работу в стиле Jupyter.

2. SageMaker Studio - многофункциональная веб-среда для анализа данных, которая делает процесс разработки с использованием ноутбуков более эффективным, централизованным и организованным. Интегрируется со всеми видами других хороших новых сервисов, чтобы сконцентрировать работу над моделью в одном месте (не только написание моделей, но и проведение экспериментов, мониторинг и т. Д.).

3. SageMaker Model Monitor - система мониторинга производительности производственной модели (в основном для обнаружения Concept Drift). Эта служба работает путем интеграции с конечной точкой вывода SageMaker, генерируя статистику для создания базовой линии и затем отслеживая вывод относительно нее. Интегрируется с CloudWatch для генерации предупреждений (это также удобно, потому что вы можете читать логи из новой SageMaker Studio, а затем отслеживать модель оттуда).
4. SageMaker Experiments - система для проведения и проведения экспериментов (модели в различные конфигурации и т. д.), продукт, который, кажется, очень помогает при оформлении заказов и интегрируется с новой SageMaker Studio.

5. SageMaker Debugger - все модели, поддерживаемые SageMaker Estimators, теперь могут получать флаг с просьбой сохранить состояние во время фазы обучения. Как только есть поезд-вывод (сохраненный в виде тензоров), вы можете запустить задание отладки на тензорах, созданных отладчиком, и обнаружить интересные вещи (например, если есть определенный гиперпараметр, который получил значение, которое заставляет нейронную чистая сойти с ума).

6. В целом, в SageMaker Notebooks внесено множество улучшений, которые делают их более похожими на Google Colab (это хорошо!), Включая несколько основных вещей, которых до сих пор не хватало (например, возможность легко изменять размер ноутбука и поделитесь проектами).