Le machine learning sur AWS

Le machine learnign à la portée de tous les développeurs et spécialistes des données

Depuis plus de 20 ans, Amazon investit massivement dans le domaine de l'intelligence artificielle. Nombre de nos systèmes internes reposent sur des algorithmes de machine learning. Ce domaine est également essentiel aux fonctionnalités que nous proposons à nos clients, de l'optimisation d'itinéraire dans nos centres de distribution et du moteur de recommandations d'Amazon.com, à l'appareil Echo basé sur Alexa, notre projet d'utilisation de drones Prime Air, et notre nouvelle expérience de vente au détail Amazon Go. Ce n'est que le début. Notre mission est de partager nos connaissances ainsi que nos capacités en matière de machine learning sous la forme de services entièrement gérés, et de les mettre à la portée de tous les développeurs et spécialistes des données.

Pourquoi le machine learning sur AWS ?

Le machine learning pour les développeurs

Que vous soyez un spécialiste des données, un chercheur dans le domaine du machine learning ou un développeur, AWS propose des services et outils de machine learning sur mesure pour répondre à vos besoins et s'adapter à votre niveau de compétence.

Services de machine learning axés sur les API

Les développeurs peuvent facilement ajouter de l'intelligence à n'importe quelle application grâce à un vaste choix de services préformés qui proposent des fonctions de vision par ordinateur, de reconnaissance vocale, d'analyse linguistique et de chatbot.

Prise en charge étendue des frameworks

AWS prend en charge les principaux frameworks de machine learning, notamment TensorFlow, Caffe2 et Apache MXNet, pour que vous puissiez importer ou développer le modèle de votre choix.

Nombreuses options de calcul

AWS propose un large éventail d'options de calcul pour la formation et l'inférence, notamment des instances GPU puissantes, des instances optimisées pour le calcul et la mémoire, et même des FPGA.

Intégration profonde à la plateforme

Les services de machine learning sont profondément intégrés au reste de la plateforme, y compris aux outils de lac de données et de base de données dont vous avez besoin pour exécuter des charges de travail de machine learning. Un lac de données sur AWS vous donne accès à la plateforme la plus complète pour le Big Data.

Analyse complète

Choisissez parmi un ensemble complet de services pour l'analyse de données, notamment les entrepôts de données, l'informatique décisionnelle, le traitement par lots, le traitement de flux et l'orchestration des flux de travail guidés par les données.

Sécurisé

Contrôlez l'accès aux ressources à l'aide de stratégies d'autorisation précises. Les services de stockage et de base de données assurent un chiffrement avancé pour protéger vos données. Des possibilités flexibles de gestion des clés vous permettent de choisir entre confier la gestion des clés de chiffrement à AWS ou vous en charger vous-même.

Paiement à l'utilisation

Utilisez les services selon vos besoins et uniquement pendant la période nécessaire. De plus, il n'y a aucuns frais initiaux, pénalités d'interruption ou contrat à long terme. L'offre gratuite d'AWS vous aide à démarrer avec AWS.

Machine learning bien plus actif sur AWS que partout ailleurs

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Bristol Myers Squibb
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Former et déployer rapidement des modèles

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker permet aux spécialistes des données et aux développeurs de créer, former et déployer rapidement et facilement des modèles d'apprentissage machine à l'aide d'algorithmes d'apprentissage machine performants, grâce à une prise en charge étendue des frameworks et des options de formation, de réglage et d'inférence en un clic. Amazon SageMaker possède une architecture modulaire, ce qui vous permet d'utiliser une partie ou la totalité des capacités du service dans vos workflows d'apprentissage machine existants. 

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Familiarisez-vous avec AWS DeepLens

AWS DeepLens est la première caméra vidéo avec apprentissage profond au monde destinée aux développeurs. Intégrée à Amazon SageMaker et à de nombreux autres services AWS, elle vous permet de découvrir rapidement et facilement l'apprentissage profond.

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Une nouvelle façon d'apprendre

AWS DeepLens permet aux développeurs de tous niveaux de compétences de bien démarrer avec l'apprentissage profond en moins de 10 minutes en leur proposant des exemples de projets accompagnés d'exemples pratiques.

Entièrement programmable

Avec AWS Lambda, il est facile de personnaliser et programmer AWS DeepLens. Les modèles sur DeepLens peuvent même être exécutés dans le cadre d'une fonction AWS Lambda, offrant ainsi une expérimentation rapide.

Un équipement conçu sur mesure pour l'apprentissage profond

AWS DeepLens est une caméra vidéo haute définition sans fil physique, dotée de capacités de calcul intégrées sur mesure permettant l'exécution d'opérations d'inférence en apprentissage profond sur des modèles sophistiqués en temps réel.

Conçu sur mesure pour l'apprentissage profond

Prête à l'emploi, la caméra DeepLens dispose d'une version optimisée d'Apache MXNet préinstallée. Vous pouvez exécuter tous les frameworks d'apprentissage profond sur l'appareil, notamment TensorFlow et Caffe2.

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Les services axés sur les API confèrent une intelligence à toutes les applications

Nos services intelligents vous donnent la possibilité d'ajouter de l'intelligence à vos applications par le biais d'un appel d'API à des services pré-formés au lieu d'avoir à commencer de zéro en développant et en formant vos propres modèles.

Services visuels

Chatbots

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Analyses en profondeur basées sur les images

Amazon Rekognition Video

Analyse vidéo basée sur l'apprentissage profond

Amazon Lex

Création de chatbots pour favoriser l'engagement des clients

Amazon Comprehend

Détection d'informations et de relations dans un texte

Amazon Translate

Traduction fluide de textes           

Amazon Transcribe

Reconnaissance vocale         

Amazon Polly

Synthèse vocale naturelle

Développer des modèles sophistiqués, quel que soit le framework

AWS prend en charge tous les principaux frameworks de deep learning afin d'apporter aux spécialistes des données et aux développeurs l'environnement le plus ouvert et flexible qui soit.

AMI Amazon Deep Learning

Les AMI AWS Deep Learning fournissent l'infrastructure et les outils nécessaires pour accélérer le deep learning dans le cloud. Les AMI sont préinstallées avec Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon et Keras pour permettre la formation de modèles d'IA sur mesure sophistiqués. Les AMI Deep Learning vous permettent de créer des clusters de GPU gérés à évolutivité automatique pour la formation à grande échelle ou d'exécuter des opérations d'inférence sur des modèles formés à l'aide d'instances de CPU optimisées pour le calcul ou à usage général.

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Développée par AWS et Microsoft, la bibliothèque Gluon propose une API claire et concise pour la définition de modèles d'apprentissage machine à l'aide d'un ensemble de composants de réseau neuronal optimisés préintégrés. Les développeurs qui découvrent le machine learning trouveront cette interface plus accessible que le code traditionnel, étant donné que les modèles de machine learning peuvent être définis et manipulés comme toute autre structure de données. Les spécialistes des données plus expérimentés apprécieront la possibilité de créer des prototypes rapidement et d'utiliser des graphes de réseaux de neurones dynamiques pour de toutes nouvelles architectures de modèle, sans nuire à la vitesse d'apprentissage.

La bibliothèque Gluon est actuellement disponible dans MXNet. Elle sera également disponible dans la prochaine version de Microsoft Cognitive Toolkit et dans d'autres frameworks au fil du temps.

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Exploiter la bonne capacité de calcul pour tous les cas d'utilisation

Le machine learning nécessite un large éventail d'options de calcul puissantes, allant des GPU pour l'apprentissage profond exigeant en matière de calcul aux FPGA pour l'accélération de matériel spécialisé, en passant par les instances à mémoire élevée pour l'exécution d'opérations d'inférence. Amazon EC2 fournit un vaste éventail de types d'instances optimisés pour différents cas d'utilisation du machine learning. Ces types d'instances correspondent à différentes combinaisons en termes de capacités de CPU, de mémoire, de stockage et de mise en réseau. Vous pouvez ainsi choisir un ensemble de ressources approprié, que vous formiez des modèles ou exécutiez des opérations d'inférence sur des modèles formés.

Instances GPU

Nvidia

Les instances P3 offrent des performances jusqu'à 14 fois supérieures à celles des instances de calcul GPU Amazon EC2 de la génération précédente. Disposant d'un maximum de 8 GPU NVIDIA Tesla V100, les instances P3 offrent jusqu'à 1 pétaflop de précision mixte, 125 téraflops de précision simple et 62 téraflops de précision double en matière de performances de virgule flottante.

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Puissantes options de calcul

Intel

Les instances C5 sont alimentées par des processeurs Intel Xeon Scalable 3,0 GHz et permettent à un seul cœur d'atteindre une vitesse de 3,5 GHz à l'aide de la technologie Intel Turbo Boost Technology. Les instances C5 offrent un ratio mémoire/processeur virtuel (vCPU) plus élevé et apportent 25 % d'amélioration en matière de prix/performance par rapport aux instances C4, et sont idéales pour les applications d'inférence exigeantes. 

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FPGA à la demande

L'instance F1 Amazon EC2 est une instance de calcul dotée de circuits intégrés programmables (FPGA) afin de créer des accélérations matérielles personnalisées pour vos applications d'apprentissage machine. Les instances F1 sont faciles à programmer et comprennent tout ce dont vous avez besoin pour développer, simuler, déboguer et compiler votre code d'accélération matérielle. Vous pouvez réutiliser vos créations autant de fois et sur autant d'instances F1 que vous le souhaitez.

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Profiter de la plateforme la plus complète pour le Big Data

Pour réussir dans le domaine du machine learning, vous avez besoin de capacités en la matière, mais aussi de la bonne combinaison de magasin de données, de fonctions de sécurité et de services d'analyse.

Services de lac de données

S3

Amazon S3

Amazon S3 est un stockage d'objets conçu pour stocker et récupérer n'importe quelle quantité de données, n'importe où. Conçu pour offrir 99,999999999 % de durabilité, ce service stocke les données de millions d'applications utilisées par des leaders de tous les secteurs. S3 dispose de capacités de sécurité et de conformité complètes qui répondent aux exigences des règlementations les plus strictes qui soient. Amazon S3 est la plate-forme de stockage la mieux prise en charge du marché, avec le plus grand écosystème de solutions de FIL et de partenaires intégrateurs de systèmes.  

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GLUE

AWS Glue

AWS Glue est un service d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) entièrement géré qui facilite la préparation et le chargement des données pour analyse des clients. Vous pouvez créer et exécuter une tâche ETL en quelques clics grâce à AWS Management Console. Il vous suffit de pointer AWS Glue sur les données que vous avez stockées sur AWS pour qu'AWS Glue découvre vos données et les stocke dans les métadonnées associées dans le catalogue de données AWS Glue. Dès qu'elles sont répertoriées, il est possible d'effectuer des recherches, des requêtes et de rendre vos données disponibles pour l'ETL.

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Services analytiques

ATHENA

Amazon Athena

Amazon Athena est un service de requête interactif qui facilite l'analyse des données dans Amazon S3 à l'aide de la syntaxe SQL standard. Athena fonctionne sans serveur. Il n'existe aucune infrastructure à gérer et vous ne payez que pour les requêtes que vous exécutez.

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EMR

Amazon EMR

AWS EMR vous permet de traiter rapidement de grandes quantités de données non structurées sur des clusters dynamiquement scalables à l'aide des frameworks les plus répandus tels qu'Apache Spark, Presto, Hive et Pig.

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REDSHIFT

Amazon Redshift

Amazon Redshift est un service d'entrepôt de données rapide et entièrement géré. Il permet d'analyser de manière simple et économique plusieurs pétaoctets de données grâce à vos outils d'informatique décisionnelle existants et à une syntaxe SQL standard.

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REDSHIFT SPECTRUM

Amazon Redshift Spectrum

Redshift Spectrum vous permet d'exécuter des requêtes SQL Amazon Redshift sur plusieurs exaoctets de données dans Amazon S3 pour étendre les capacités d'analyse d'Amazon Redshift afin d'interroger de grandes quantités de données non structurées dans votre « lac de données » Amazon S3.

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Programmes de machine learning

Dans le cadre de son engagement à mettre des capacités d'apprentissage machine à la portée de tous les développeurs, spécialistes des données et chercheurs, Amazon est fier de proposer des programmes qui encouragent la création de solutions basées sur le machine learning.

Laboratoire de solutions Amazon ML

Le laboratoire de solutions Amazon ML permet à votre équipe de collaborer avec les experts en machine learning d'Amazon pour préparer des données et créer, former et mettre en production des modèles. Associant des ateliers de formation pratique à des sessions de brainstorming et des services professionnels de conseils, ce laboratoire vous permet de « travailler à contre-courant » pour résoudre des problématiques métier, et vous guide pas à pas tout au long du processus de développement de solutions basées sur le machine learning. À l'issue du programme, vous pourrez mettre en pratique ce que vous avez appris partout dans votre organisation et appliquer le machine learning aux différentes opportunités professionnelles qui se présentent.

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Subventions de recherche en machine learning Amazon

Le programme de subventions de recherche en machine learning d'AWS finance des départements universitaires, des facultés, des doctorants et des post-doctorants qui mènent des recherches innovantes dans le domaine du machine learning.

Notre objectif est d'accélérer le développement d'algorithmes, de publications et de codes sources novateurs pour un large éventail d'applications et de domaines d'intérêt en matière du machine learning. Les projets sélectionnés reçoivent des dons en espèces sans restriction ainsi que des crédits AWS qui peuvent être échangés contre l'un de nos services de cloud. Les bénéficiaires profitent également de ressources de formation et ont la possibilité d'assister à un séminaire de recherche annuel à notre siège situé à Seattle.

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Intégration du machine learning à la plateforme AWS

Chez AWS, le machine learning va au-delà des services spécialement conçus pour créer des applications dans ce domaine. De nombreux services de la plateforme font appel au machine learning pour améliorer les fonctionnalités qu'ils mettent à votre disposition.

ATHENA

Amazon Connect

Amazon Connect, centre d'appels dans le cloud, est intégré à Amazon Lex pour créer des agents conversationnels, appelés chatbots, qui peuvent résoudre et acheminer de façon proactive et automatique les appels passés à un service client.

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MACIE

Amazon Macie

Amazon Macie est un service de sécurité qui utilise le machine learning pour découvrir, classer et protéger automatiquement les données sensibles dans AWS. Macie vous fournit un tableau de bord et des alertes qui vous permettent de voir les méthodes d'accès aux données et leurs mouvements afin de réduire les accès non autorisés ou les fuites accidentelles de données.

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