Apprendimento automatico in AWS
Apprendimento automatico nelle mani di ogni developer e data scientist
In Amazon, investiamo intensamente nell'intelligenza artificiale da oltre 20 anni. Gli algoritmi di machine learning (ML) sono alla base di numerosi dei nostri sistemi interni. Risiedono anche al cuore delle funzionalità della nostra esperienza per i clienti: dall'ottimizzazione dei percorsi nei nostri centri di evasione degli ordini e il motore di raccomandazioni di Amazon.com, a Echo alimentato da Alexa, la nostra iniziativa con drone Prime Air e la nostra esperienza retail Amazon Go. Questo non è che l'inizio. La nostra missione è quella di condividere il nostro apprendimento e le nostre funzionalità di ML come servizi interamente gestiti per affidarli alle mani di ogni developer e data scientist.
Perché l'apprendimento automatico in AWS?
Apprendimento automatico per tutti
Servizi ML basati su API
Ampio supporto per i framework
Gamma di opzioni di calcolo
Profonde integrazioni con la piattaforma
Analisi complete
Sicurezza
Tariffe basate sul consumo effettivo
Esegui formazione e distribuisci rapidamente i modelli
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker permette ai data scientist e ai developer di costruire, effettuare il training e distribuire in modo rapido e semplice modelli di apprendimento automatico con algoritmi di machine learning ad alte prestazioni, ampio supporto dei framework e formazione, messa a punto e inferenza con un solo clic. Amazon SageMaker è dotato di un'architettura modulare, così puoi utilizzare tutte le sue funzionalità o solo alcune nei tuoi flussi di lavoro di machine learning esistenti.
Fai pratica con AWS DeepLens
AWS DeepLens è la prima videocamera al mondo di apprendimento approfondito per developer. Integrata con Amazon SageMaker e molti altri servizi AWS, ti permette di iniziare subito con l'apprendimento approfondito in modo rapido e semplice.
Un nuovo modo di apprendere
AWS DeepLens consente ai developer di tutti i livelli di abilità di iniziare con l'apprendimento approfondito in meno di 10 minuti grazie a progetti campione con esempi pratici e funzionali.
Interamente programmabile
Utilizzando AWS Lambda, è facile personalizzare e programmare AWS DeepLens. I modelli in DeepLens vengono eseguiti persino come parte di una funzione AWS Lambda per una rapida sperimentazione.
Hardware su misura per l'apprendimento approfondito
AWS DeepLens è una videocamera wireless fisica ad alta definizione, con funzionalità di calcolo integrata e su misura in grado di eseguire inferenze di apprendimento approfondito su modelli sofisticati in tempo reale.
Realizzato su misura per l'apprendimento approfondito
Senza ulteriori configurazioni, DeepLens ha già preinstallata una versione ottimizzata di Apache MXNet. Puoi eseguire qualsiasi framework di apprendimento approfondito sul dispositivo, inclusi TensorFlow e Caffe2.
I servizi basati su AI aggiungono intelligenza artificiale a qualsiasi applicazione
I nostri servizi intelligenti ti offrono l'abilità di aggiungere intelligenza alle tue applicazioni tramite una chiamata API a servizi pre-formati, invece di dover reinventare la ruota sviluppando e formando i tuoi modelli.
Servizi di visione
Chatbot di conversazione
Analisi di immagini basata sull'apprendimento approfondito
Analisi video basata sull'apprendimento approfondito
Servizi linguistici
Sviluppa modelli sofisticati con qualsiasi framework
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.
AMI di AWS Deep Learning
Le AMI di apprendimento approfondito di AWS ti offrono l'infrastruttura e gli strumenti per accelerare l'apprendimento approfondito nel cloud. Le AMI vengono fornite con Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon e Keras per formare modelli di AI sofisticati e personalizzati. Le AMI di apprendimento approfondito ti permettono di creare cluster di Auto Scaling gestiti di GPU per formazione su larga scala, oppure eseguire inferenze sui modelli formati con istanze CPU ottimizzate per il calcolo o per uso generico.
Sviluppato da AWS e Microsoft, Gluon fornisce un'API chiara e concisa per la definizione di modelli di apprendimento automatico utilizzando una raccolta di componenti delle reti neurali ottimizzati e preconfigurati. Gli sviluppatori che non hanno ancora familiarità con l'apprendimento automatico troveranno questa interfaccia più intuitiva per il codice tradizionale, dal momento che è possibile definire e manipolare i modelli di machine learning proprio come qualsiasi altra struttura di dati. I data scientist e i ricercatori più esperti apprezzeranno la possibilità di costruire rapidamente prototipi e utilizzare grafi dinamici di reti neurali per architetture di modelli interamente nuovi, il tutto senza sacrificare la velocità di formazione.
Gluon è disponibile oggi in Apache MXNet, a breve in una release Microsoft Cognitive Toolkit e in altri framework nel prossimo futuro.
Sfrutta la giusta potenza di calcolo per ogni caso d'uso
L'apprendimento automatico richiede un ampio set di potenti opzioni di calcolo, da GPU per apprendimento approfondito a uso intensivo delle risorse di calcolo, a FPGA per accelerazione hardware specializzata, a istanza a memoria elevata per l'esecuzione di inferenza. Amazon EC2 offre un'ampia gamma di tipi di istanze ottimizzati per soddisfare diversi casi d'uso di apprendimento automatico. I tipi di istanze comprendono diverse combinazioni di capacità di CPU, memoria, storage e di rete, offrendo la flessibilità di poter scegliere la combinazione di risorse adeguata, per la formazione di modelli o l'esecuzione di inferenza su modelli formati.
Istanze GPU
Le istanze P3 offrono prestazioni fino a 14 volte migliori rispetto alle istanze di calcolo GPU di Amazon EC2 della generazione precedente. Con fino a 8 GPU NVIDIA Tesla V100, le istanze P3 forniscono fino a un petaflop per operazioni in virgola mobile a precisione mista, 125 teraflop a precisione singola e 62 teraflop a precisione doppia.
Potenti funzionalità di calcolo
Le istanze C5 sono supportate da processori scalabili Intel Xeon a 3,0 GHz e consentono di eseguire un singolo core fino a 3,5 GHz con la tecnologia Intel Turbo Boost. Le istanze C5 offrono un rapporto memoria/vCPU più elevato e forniscono un miglioramento del 25% di prezzi/prestazioni rispetto alle istanze C4 e sono ideali per le applicazioni di inferenze intensive.
FPGA on demand
L'istanza F1 di Amazon EC2 è un'istanza di calcolo con FPGA (Field Programmable Gates Array) che può essere programmata per creare accelerazioni hardware personalizzate per le tue applicazioni di apprendimento automatico. Le istanze F1 sono facili da programmare e includono tutto quello che ti serve per sviluppare, simulare, eseguire il debug e compilare il codice di accelerazione hardware. Le progettazioni possono essere riutilizzate a piacimento su più istanze F1.
Costruito sulla più completa piattaforma per i Big Data
Per poter eseguire con successo l'apprendimento automatico, non servono solo funzionalità di machine learning, ma anche la collaborazione dei giusti servizi di datastore, sicurezza e analisi.
Servizi di data lake
Amazon S3
Amazon S3 è uno storage di oggetti per memorizzazione e ripristino di qualsiasi volume di dati da qualsiasi posizione. È stato progettato per offrire una durabilità del 99,999999999% e memorizzare dati per milioni di applicazioni utilizzate dai leader di mercato di ogni settore. S3 offre funzionalità di sicurezza e conformità che soddisfano anche le normative e i requisiti più severi. Amazon S3 è la piattaforma maggiormente supportata sul mercato, grazie al vasto ecosistema di produttori di software indipendenti e di partner integratori di sistemi.
AWS Glue
AWS Glue è un servizio di estrazione, trasferimento e caricamento (ETL) che semplifica la preparazione e il caricamento dei dati in strumenti di analisi. Per avviare un processo ETL sono sufficienti pochi clic nella Console di gestione AWS. Una volta indicato il percorso di memorizzazione in AWS ad AWS Glue, quest'ultimo rileva automaticamente i dati e ne memorizza i metadati nel proprio catalogo di dati AWS Glue. Nel momento in cui questa operazione viene completata, le informazioni sono immediatamente ricercabili, interrogabili e disponibili per processi ETL.
Servizi di analisi
Amazon Athena
Amazon Athena è un servizio di query interattivo che semplifica l'analisi dei dati in Amazon S3 con SQL standard. Athena è un servizio senza server, quindi non c'è da gestire alcuna infrastruttura e si paga solo in base al tempo di query.
Amazon EMR
AWS EMR consente di elaborare rapidamente grandi quantità di dati non strutturati su cluster dinamicamente scalabili, utilizzando framework molto utilizzati come Apache Spark, Presto, Hive e Pig.
Amazon Redshift
Amazon Redshift è una soluzione di data warehousing performante e completamente gestita che semplifica e riduce i costi dell'analisi di dati delle dimensioni di un petabyte utilizzando SQL standard e gli strumenti di business intelligence già in uso.
Amazon Redshift Spectrum
Redshift Spectrum consente di eseguire query Amazon Redshift SQL direttamente su exabyte di dati in Amazon S3 per estendere il potere di analisi di Amazon Redshift alle query di grandi quantità di dati non strutturati nel tuo "data lake" di Amazon S3.
Programmi di ML
Come parte dell'impegno di Amazon per portare funzionalità di apprendimento automatico nelle mani di ogni sviluppatore, data scientist e ricercatore, Amazon è orgogliosa di offrire programmi in grado di portare avanti la creazione di soluzioni basate sull'apprendimento automatico.
Amazon ML Solutions Lab
Amazon ML Solutions Lab associa il tuo team a esperti di machine learning Amazon per preparare i dati, costruire e formare modelli e mettere in produzione i modelli. Combina workshop istruttivi pratici con sessioni di brainstorming e servizi di consulenze professionali per aiutarti a fare un passo indietro dalle sfide aziendali, per poi procedere passo per passo lungo il processo di sviluppo di soluzioni basate sull'apprendimento automatico. Al termine del programma, sarai in grado di trasferire ciò che hai appreso attraverso il processo e utilizzarlo in altre aree della tua organizzazione, per applicare l'El alle opportunità di business.
Amazon ML Resecare Granturco
Il programma AWS Machine Learning Resecare Steward finanzia reparti universitari, facoltà, studenti di dottorato e post-dottorato che effettuano nuove ricerche nell'apprendimento automatico (ML).
Il nostro obiettivo è quello di accelerare lo sviluppo di algoritmi innovativi, pubblicazioni e codice sorgente su un'ampia gamma di applicazioni ML ed aree di attenzione. Progetti selezionati riceveranno premi in denaro illimitati e crediti AWS da riscattare per ottenere qualsiasi dei nostri servizi cloud. I destinatari possono inoltre trarre vantaggio dalle risorse di formazione e avere l'opportunità di frequentare un seminario di ricerca annuale presso la nostra sede principale di Seattle.
Integrazioni di apprendimento automatico sulla piattaforma AWS
L'apprendimento automatico in AWS si estende ben oltre i servizi specificamente progettati per creare applicazioni ML. Molti servizi sulla piattaforma fanno uso dell'apprendimento automatico per migliorare le funzionalità offerte.
Amazon Connect
Amazon Connect, un calla center nel cloud, è integrato con Amazon Lex per costruire agenti vocali di conversazione, chiamati chatbot, in grado di risolvere pro attivamente e indirizzare in modo automatico le chiamate di assistenza dei clienti in entrata.
Amazon Dacie
Amazon Dacie è un servizio di sicurezza che utilizza l'apprendimento automatico per rilevare, classificare e proteggere automaticamente i dati sensibili in AWS. Dacie offre pannelli di controllo e avvisi che forniscono visibilità sul percorso in cui sono memorizzati tali dati e su come è possibile accedervi o spostarli per mitigare accessi non autorizzati o perdite di dati accidentali.
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