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Per oltre un ventennio, Amazon ha effettuato considerevoli investimenti nel campo dell'intelligenza artificiale e molte delle funzionalità tanto pratiche per i clienti sono basate sull'apprendimento automatico. Il motore di raccomandazione di Amazon.com è guidato dall'apprendimento automatico, come lo sono i percorsi che ottimizzano le tratte di raccolta robotica nei nostri centri di distribuzione. Gli algoritmi di apprendimento automatico condizionano inoltre le nostre previsioni, catena logistica e pianificazione della capacità. Alexa è alimentata dall'apprendimento approfondito basato sulla comprensione del linguaggio naturale e sul riconoscimento vocale automatizzato. Lo stesso vale per la nostra iniziativa droni, Prime Air, e per la tecnologia di visione artificiale inclusa in Amazon Go, la nostra nuova esperienza di vendita al dettaglio. Migliaia di ingegneri ad Amazon sono impegnati nel campo dell'apprendimento automatico e approfondito. Questo impegno rappresenta una parte rilevante della nostra tradizione.

In AWS, l'obiettivo principale è quello di mettere queste conoscenze e capacità a disposizione degli utenti finali per mezzo di tre livelli di soluzioni AI: framework e infrastruttura, con strumenti come Apache MXNet e TensorFlow; servizi basati su API, per aggiungere rapidamente intelligenza alle applicazioni; e piattaforme di apprendimento automatico per data scientist.


È possibile creare applicazioni intelligenti in diversi modi e con molti strumenti. AWS supporta tutti i più importanti framework di apprendimento approfondito, per mettere a disposizione di data scientist e sviluppatori l'ambiente più aperto e flessibile.

Per aiutarti a iniziare rapidamente, forniamo l'AMI di apprendimento approfondito AWS Deep Learning (disponibile per Amazon Linux e Ubuntu), per facilitare la creazione di cluster di GPU gestiti e con scalabilità automatica a scopo di addestramento e inferenza a qualsiasi scala. Questa AMI è preinstallata con Apache MXNet, TensorFlow, Caffe2 (e Caffe), Theano, Torch, Microsoft Cognitive Toolkit e Keras, oltre che con tutti i maggiori strumenti e driver di apprendimento approfondito.  

TensorFlow™ è una libreria software open source per il calcolo numeri basato su grafici di flusso dei dati. I nodi nel grafico rappresentano operazioni matematiche, mentre i bordi indicano gli array di dati multidimensionali (tensori) comunicati tra di loro.

Più modelli TensorFlow sono in esecuzione in AWS che in qualsiasi altra piattaforma, con organizzazioni come Pinterest, UCLA, OpenAI, Expedia e Claire.ai che oggi gestiscono applicazioni produttive con TensorFlow in AWS.

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Le prestazioni di Apache MXNet sono altamente scalabili, perciò è un framework ideale per applicazioni nel cloud, IoT e a livello di edge location.

Nvidia, Carnegie Mellon University, Clarie.ai e Wolfram utilizzano oggi Apache MXNet per avanzare il rispettivo lavoro nel campo dell'intelligenza artificiale.

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Le istanze P2 di Amazon EC2 forniscono potenti GPU Nvidia che permettono di accelerare in modo significativo il completamento dei calcoli e quindi di addestrare i modelli in minor tempo rispetto alle CPU tradizionali. Dopo l'addestramento, le istanze C4 ottimizzate per il calcolo e M4 per uso generico di Amazon EC2, oltre a quelle baste su GPU, sono ideali per l'esecuzione di inferenze con il modello addestrato.

Sono inoltre disponibili dispositivi Field Programmable Gate Array (FPGA) per usi particolari in cui i requisiti di applicazioni complesse di apprendimento automatico sono specializzati. Per tali applicazioni è possibile sfruttare le maggiori flessibilità e performance di istanze F1.

Utilizza il modello di apprendimento approfondito CloudFormation per creare un cluster elastico di istanze P2 che utilizzano l'AMI di apprendimento approfondito per necessità più estese di addestramento.

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Modello di CloudFormation

I nostri servizi di intelligenza artificiale offrono agli sviluppatori l'abilità di aggiungere intelligenza alle loro applicazioni tramite una chiamata API a servizi pre-addestrati, invece di dover sviluppare e addestrare i propri modelli.

Amazon Lex

Amazon Lex impiega la stessa tecnologia di Amazon Alexa per fornire funzionalità di riconoscimento vocale automatizzato e di riconoscimento del linguaggio naturale basate su funzionalità di apprendimento approfondito che permettono la creazione di applicazioni con interfacce di comunicazione, generalmente note come chatbot.

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Amazon Polly

Amazon Polly è un servizio che trasforma il testo in una conversazione reale. Polly consente di creare applicazioni che parlano in oltre venti lingue con un'ampia gamma di voci maschili e femminili molto naturali, per consentire la nascita di categorie completamente nuove di prodotti che parlano agli utenti.

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Amazon Rekognition

Amazon Rekognition, è un prodotto basato sulla stessa tecnologia utilizzata da Amazon Prime Photos per analizzare miliardi di immagini ogni giorno e che semplifica l'aggiunta di servizi di analisi di immagini alle applicazioni. Con Rekognition, è possibile rilevare oggetti, ambienti, e volti all'interno delle immagini, nonché cercare e confrontare volti tra immagini differenti.

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Orientati agli sviluppatori e data scientist che desiderano concentrarsi sulla creazione di modelli, i servizi della piattaforma AI rimuovono il carico operativo indifferenziato associato alla distribuzione e gestione di infrastrutture a scopo di addestramento e hosting.

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning offre strumenti di visualizzazione e procedure guidate che ti aiutano a completare il processo di creazione di modelli di apprendimento automatico o ML (Machine Learning) senza dover apprendere tecnologie e algoritmi ML complessi.

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Apache Spark in Amazon EMR include MLlib per la distribuzione di algoritmi scalabili di apprendimento automatico; in alternativa, potrai impiegare librerie personalizzate. Grazie al salvataggio dei set di dati in memoria, Spark offre prestazioni elevate per le applicazioni di apprendimento automatico.

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