Machine Learning di AWS
Machine learning di tangan setiap pengembang dan ilmuwan data
Di Amazon, kami sudah berinvestasi secara besar dalam kecerdasan buatan selama lebih dari 20 tahun. Algoritme Machine Learning (ML) menggerakkan banyak sistem internal kami. Hal ini juga merupakan inti dari kemampuan yang dinikmati pelanggan kami – mulai dari pengoptimalan jalur di pusat pemenuhan kami, dan mesin rekomendasi Amazon.com, hingga Echo yang didukung oleh Alexa, inisiatif drone Prime Air, dan pengalaman ritel baru Amazon Go kami. Ini baru permulaan. Misi kami adalah berbagi pengetahuan dan kemampuan ML kami sebagai layanan yang dikelola sepenuhnya, dan menyerahkannya ke tangan setiap pengembang dan ilmuwan data.
Apa alasan dari machine learning di AWS?
Machine Learning untuk semua orang
Layanan ML berbasis API
Dukungan framework yang luas
Pilihan komputasi yang beragam
Integrasi platform secara mendalam
Analaisis komprehensif
Aman
Bayar berdasarkan pemakaian (pay-as-you-go)
Melatih dan menerapkan model dengan cepat
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker memungkinkan ilmuwan data dan pengembang untuk dengan cepat dan mudah membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning dengan algoritma machine learning berkinerja tinggi, dukungan kerangka kerja yang luas, dan pelatihan, penyetelan, dan inferensi sekali klik. Amazon SageMaker memiliki arsitektur modular sehingga Anda dapat menggunakan salah satu atau semua kemampuannya dalam alur machine learning yang ada.
Dapatkan pengalaman langsung dengan AWS DeepLens
AWS DeepLens adalah kamera video pertama di dunia dengan kemampuan pembelajaran mendalam untuk pengembang. Terintegrasi dengan Amazon SageMaker dan banyak layanan AWS lainnya, kamera ini memungkinkan Anda untuk mengaktifkan pembelajaran mendalam dengan cepat dan mudah.
Cara belajar baru
AWS DeepLens memungkinkan pengembang dari semua tingkat keahlian untuk memulai pembelajaran mendapal dalam waktu kurang dari 10 menit melalui proyek sampel dengan contoh praktis.
Dapat diprogram sepenuhnya
Penggunaan AWS Lambda memudahkan penyesuaian dan pemrograman AWS DeepLens. Model di DeepLens bahkan berjalan sebagai bagian dari fungsi Lambda AWS untuk eksperimen cepat.
Perangkat keras khusus untuk deep learning
AWS DeepLens adalah kamera video nirkabel fisik yang memiliki definisi tinggi, dengan penghitungan on-board custom-built yang mampu menjalankan inferensi pembelajaran mendalam pada model-model canggih secara real time.
Dibangun khusus untuk deep learning
Dari awal, DeepLens sudah terinstal dengan versi optimal Apache MXNet. Anda dapat menjalankan kerangka deep learning pada perangkat, termasuk TensorFlow dan Caffe2.
Layanan berbasis API menghadirkan kecerdasan pada aplikasi apa pun
Layanan cerdas kami memberi Anda kemampuan untuk menambahkan kecerdasan ke aplikasi Anda melalui panggilan API ke layanan pra-pelatihan, alih-alih menciptakan ulang proses dengan mengembangkan dan melatih model Anda sendiri.
Layanan Visi
Chatbot percakapan
Layanan Bahasa
Kembangkan model canggih dengan kerangka kerja apa pun
AWS mendukung setiap kerangka deep learning utama untuk menyediakan lingkungan yang paling terbuka dan fleksibel kepada ilmuwan data dan pengembang.
AMI Amazon Deep Learning
AWS Deep Learning AMIs membekali Anda dengan infrastruktur dan alat untuk mempercepat pembelajaran mendalam di cloud. Pada AMI telah terinstal Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon, dan Keras untuk melatih model AI khusus yang canggih. Deep Learning AMI memungkinkan Anda membuat klaster GPU skala otomatis untuk pelatihan berskala besar, atau menjalankan inferensi pada model yang sudah dilatih dengan instans CPU dengan komputasi dioptimalkan atau tujuan umum.
Dikembangkan oleh AWS dan Microsoft, Gluon memberikan API yang jelas dan singkat untuk mendefinisikan model machine learning menggunakan kumpulan komponen jaringan neural yang telah dibangun dan dioptimalkan. Pengembang yang baru terjun dalam machine learning akan mendapati bahwa antarmuka ini lebih memudahkan dibanding kode tradisional, karena model machine learning dapat didefinisikan dan dimanipulasi seperti struktur data lainnya. Data ilmuwan dan peneliti yang lebih berpengalaman akan menilai kemampuan untuk membangun prototipe dengan cepat dan memanfaatkan grafik jaringan neural dinamis untuk arsitektur model yang sama sekali baru, semuanya tanpa mengorbankan kecepatan pelatihan.
Gluon tersedia di Apache MXNet sekarang, rilisan Microsoft Cognitive Toolkit yang akan datang, dan di kerangka kerja yang lebih banyak dari waktu ke waktu.
Peroleh komputasi yang tepat untuk kasus penggunaan apa pun
Machine learning membutuhkan seperangkat pilihan komputasi yang luas, mulai dari GPU untuk deep learning yang padat komputasi, hingga FPGAs untuk akselerasi perangkat keras khusus, dan instans memori tinggi untuk menjalankan inferensi. Amazon EC2 menyediakan berbagai pilihan jenis instans yang dioptimalkan agar sesuai dengan kasus penggunaan machine learning. Jenis instans terdiri dari berbagai kombinasi CPU, memori, penyimpanan, dan kapasitas jaringan, dan memberi Anda fleksibilitas untuk memilih campuran sumber daya yang tepat, baik Anda melatih model atau menjalankan inferensi pada model yang terlatih.
Instans GPU
Instans P3 memberikan kinerja hingga 14 kali lebih baik daripada instans komputasi generasi sebelumnya Amazon EC2 GPU. Dengan hingga 8 NVIDIA Tesla V100 GPU, instans P3 menyediakan hingga satu petaflop presisi campuran, 125 teraflops presisi tunggal, dan 62 teraflops presisi floating point presisi ganda.
Komputasi Tangguh
Instans C5 didukung oleh prosesor Intel Xeon Scalable 3.0 GHz, dan memungkinkan single core berkecepatan hingga 3,5 GHz menggunakan Intel Turbo Boost Technology. Instans C5 menawarkan rasio memori banding vCPU yang lebih tinggi dan menghasilkan 25% peningkatan harga/kinerja dibandingkan dengan instans C4, serta sangat ideal untuk aplikasi inferensi yang membutuhkan kinerja tinggi.
FPGAs On Demand
Amazon EC2 F1 adalah intans komputasi dengan field programmable gate arrays (FPGAs) sehingga Anda dapat memprogram untuk membuat akselerasi perangkat keras khusus untuk aplikasi machine learning Anda. Instans F1 mudah diprogram dan memiliki berbagai hal yang Anda butuhkan untuk membangun, mensimulasi, melakukan debug, dan mengompilasi kode akselerasi perangkat keras. Anda dapat memakai ulang rancangan Anda sesering mungkin, dan di instans F1 sebanyak mungkin.
Bangun di atas platform terlengkap untuk data besar
Agar bisa sukses melakukan machine learning, Anda tidak hanya membutuhkan kemampuan machine learning, tetapi juga bekerjanya penyimpanan data, keamanan, dan layanan analisis yang tepat secara bersamaan.
Layanan "data lake"
Amazon S3
Amazon S3 adalah penyimpanan objek yang dibangun untuk menyimpan dan mengambil sejumlah data dari mana pun. Hal ini dirancang untuk menghasilkan daya tahan 99,999999999%, dan menyimpan data untuk jutaan aplikasi yang digunakan oleh pemimpin pasar di setiap industri. S3 menyediakan kemampuan keamanan dan kepatuhan yang komprehensif yang memenuhi persyaratan peraturan yang paling ketat sekalipun. Amazon S3 adalah platform penyimpanan dengan paling banyak dukungan yang ada, dengan ekosistem terbesar dari solusi ISV dan partner integrator sistem.
AWS Glue
AWS Glue adalah layanan ekstrak, transformasi, dan beban (ETL) yang dikelola sepenuhnya yang memudahkan pelanggan untuk mempersiapkan dan memuat data mereka untuk analisis. Anda dapat membuat dan menjalankan pekerjaan ETL dengan beberapa klik di AWS Management Console. Anda cukup mengarahkan AWS Glue ke data Anda yang tersimpan di AWS, dan AWS Glue menemukan data Anda dan menyimpan metadata yang terkait di Katalog Data AWS Glue. Setelah dimasukkan ke katalog, data Anda segera dapat dicari, dapat dibuat query, dan tersedia untuk ETL.
Layanan analisis
Amazon Athena
Amazon Athena adalah layanan kueri interaktif yang memudahkan analisis data di Amazon S3 dengan menggunakan SQL standar. Athena bebas server, sehingga tidak ada infrastruktur untuk dikelola, dan Anda hanya membayar untuk query yang Anda jalankan.
Amazon EMR
AWS EMR memampukan Anda dengan cepat memproses sejumlah besar data di seluruh klaster yang dapat diatur secara dinamis menggunakan kerangka kerja seperti Apache Spark, Presto, Hive, dan Pig.
Amazon Redshift
Amazon Redhift adalah gudang data yang cepat dan dikelola sepenuhnya, memudahkan dan mengefektifkan biaya dalam menganalisa data skala petabyte menggunakan SQL standar dan alat-alat Business Intelligence (BI) Anda yang sudah ada.
Amazon Redshift Spectrum
Redshift Spectrum memungkinkan Anda menjalankan query SQL Amazon Redshift untuk data berukuran exabyte di Amazon S3 untuk memperluas kekuatan analisis Amazon Redshift untuk membuat query sejumlah besar data tak berstruktur di "data lake" Amazon S3 Anda.
Program-program ML
Sebagai bagian dari komitmen Amazon untuk membawa kemampuan machine learning ke tangan setiap pengembang, ilmuwan data, dan peneliti, Amazon dengan bangga menawarkan program yang melanjutkan penciptaan solusi berbasis machine learning.
Amazon ML Solutions Lab
Amazon ML Solutions Lab memasangkan tim Anda dengan pakar Amazon Machine Learning untuk mempersiapkan data, membangun dan melatih model, dan memasukkan model ke dalam produksi. Solusi ini menggabungkan lokakarya pendidikan langsung dengan sesi brainstorming dan layanan profesional penasehat untuk membantu Anda 'bekerja mundur' dari tantangan bisnis, dan kemudian melangkah selangkah demi selangkah melalui proses pengembangan solusi berbasis machine learning. Di akhir program, Anda akan dapat menuai apa yang telah Anda pelajari melalui proses ini dan menggunakannya di tempat lain di organisasi Anda untuk menerapkan ML pada peluang bisnis.
Hibah Penelitian Amazon ML
Program AWS Machine Learning Research Awards mendanai jurusan universitas, fakultas, mahasiswa PhD, dan pasca-doktorat yang sedang melakukan penelitian baru dalam machine learning (ML).
Tujuan kami adalah untuk mempercepat pengembangan algoritma inovatif, publikasi, dan kode sumber di berbagai macam aplikasi dan bidang fokus ML. Proyek yang terpilih menerima hadiah tunai dan kredit AWS tanpa batasan yang dapat ditukarkan dengan layanan cloud kami yang mana saja. Penerima beasiswa juga mendapatkan keuntungan dari sumber pelatihan dan berkesempatan menghadiri seminar penelitian tahunan di kantor pusat kami di Seattle.
Integrasi machine learning di seluruh platform AWS
Machine learning di AWS jauh melampaui layanan yang dirancang khusus untuk membuat aplikasi ML. Banyak layanan di seluruh platform menggunakan machine learning untuk meningkatkan fungsionalitas yang mereka berikan kepada Anda.
Amazon Connect
Amazon Connect, sebuah pusat panggilan di cloud, terintegrasi dengan Amazon Lex untuk membangun agen suara percakapan, yang disebut chatbot, yang dapat secara proaktif menyelesaikan dan mengarahkan panggilan dukungan pelanggan yang masuk secara otomatis.
Amazon Macie
Amazon Macie adalah layanan keamanan yang menggunakan machine learning untuk secara otomatis menemukan, mengklasifikasikan, dan melindungi data sensitif di AWS. Macie memberi Anda dasbor dan peringatan yang memberi visibilitas bagaimana data ini diakses atau dipindahkan untuk mengurangi akses yang tidak sah atau kebocoran data yang tidak disengaja.
Memulai dengan machine learning di AWS
