Machine Learning na AWS

Machine Learning nas mãos de todos os desenvolvedores e cientistas de dados

Na Amazon, investimos pesado em inteligência artificial há mais de 20 anos. Algoritmos de Machine Learning (ML) controlam muitos dos nossos sistemas internos. Além disso, esses algoritmos são essenciais para os recursos experimentados pelos nossos clientes, da otimização de caminhos em nossos centros de atendimento e do mecanismo de recomendações do Amazon.com até o Alexa baseado no Echo, a nossa iniciativa de drones Prime Air e a nossa nova experiência de varejo Amazon Go. Isso é apenas o começo. Nossa missão é compartilhar o nosso aprendizado e os nossos recursos de ML como serviços totalmente gerenciados e disponibilizá-los para todos os desenvolvedores e cientistas de dados.

Por que usar o Machine Learning na AWS?

Machine Learning para todos

A AWS oferece serviços e ferramentas de Machine Learning adequadas às necessidades e ao nível de experiência de cientistas de dados, pesquisadores de Machine Learning ou desenvolvedores.

Serviços de Machine Learning voltados a APIs

Os desenvolvedores podem adicionar facilmente inteligência a cada aplicativo com uma seleção diversificada de serviços pré-treinados que oferecem funcionalidades de visão por computador, fala, análise de linguagem e chatbots.

Amplo suporte a estruturas

A AWS oferece suporte a todas as principais estruturas de Machine Learning como TensorFlow, Caffe2 e Apache MXNet. Portanto, você pode trazer ou desenvolver o modelo que quiser.

Abrangência de opções de computação

A AWS oferece uma grande variedade de opções de computação para treinamento e inferência com instâncias avançadas baseadas em GPU, instâncias otimizadas para computação e memória e até mesmo FPGAs.

Integrações estreitas com a plataforma

Os serviços de Machine Learning são estreitamente integrados ao resto da plataforma, incluindo as ferramentas de data lake e bancos de dados necessárias para executar cargas de trabalho de Machine Learning. Um data lake na AWS oferece acesso à plataforma mais completa de big data.

Análises abrangentes

Escolha entre um conjunto abrangente de serviços de análise de dados, incluindo data warehousing, inteligência de negócios, processamento de lotes, processamento de streams e orquestração de fluxo de trabalho de dados.

Seguro

Controle o acesso a recursos com políticas de permissão granulares. Os serviços de armazenamento e banco de dados oferecem uma criptografia robusta para manter os dados seguros. As opções flexíveis de gerenciamento de chaves permitem optar entre o gerenciamento das chaves de criptografia por você ou pela AWS.

Pagamento conforme o uso

Consuma serviços conforme a necessidade e pague apenas pelo período de utilização. A definição de preço da AWS não tem taxas antecipadas, multas de rescisão ou acordos delongo prazo. O nível gratuito da AWS ajuda você a começar a usar nossos serviços.

Há mais Machine Learning sendo criado na AWS do que em qualquer outro lugar

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Netflix
Capital_One
NFL
Samsung_Smartthings
Kia
Liberty_Mutual
Expedia
Bristol Myers Squibb
Pinterest
Tinder
FINRA
Intuit
CMU
Formula1
OpenAI

Treine e implante rapidamente modelos

Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker permite que cientistas de dados e desenvolvedores criem, treinem e implantem de forma rápida e fácil modelos de Machine Learning com algoritmos de Machine Learning de alta performance, amplo suporte a estruturas e treinamento, ajustes e inferência com apenas um clique. O Amazon SageMaker tem uma arquitetura modular, o que permite que você use qualquer ou todos os recursos em fluxos de trabalho existentes de Machine Learning. 

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Obtenha experiência prática com o AWS DeepLens

O AWS DeepLens é a primeira câmera de vídeo do mundo com recursos de aprendizado profundo para desenvolvedores. Integrado ao Amazon SageMaker e a muitos outros Serviços da AWS, o AWS DeepLens permite começar a usar aprendizado profundo com rapidez e facilidade.

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Uma nova maneira de aprender

O AWS DeepLens permite que desenvolvedores de todos os níveis de habilidade comecem a usar o aprendizado profundo em menos de 10 minutos por meio de projetos com exemplos práticos.

Totalmente programável

Usando o AWS Lambda, é fácil personalizar e programar o AWS DeepLens. Os modelos do DeepLens executam até mesmo como parte de funções do AWS Lambda para agilizar a experimentação.

Hardware personalizado para o aprendizado profundo

O AWS DeepLens é uma câmera de vídeo sem fio de alta definição com recursos de computação integrados e personalizados capazes de executar inferência de aprendizado profundo em modelos sofisticados em tempo real.

Criado especificamente para o aprendizado profundo

O DeepLens é fornecido com uma versão otimizada do Apache MXNet pré-instalada. Você pode executar qualquer estrutura de aprendizado profundo no dispositivo, incluindo TensorFlow e Caffe2.

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Os serviços baseados em API disponibilizam inteligência para todos os aplicativos

Nossos serviços inteligentes permitem que os desenvolvedores adicionem inteligência aos aplicativos por meio de uma chamada de API a serviços pré-treinados, em vez de reinventar a roda desenvolvendo e treinando seus próprios modelos.

Serviços de visão

Chatbots conversacionais

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Análise de imagens com base em aprendizado profundo

Amazon Rekognition Video

Análises de vídeo baseadas em aprendizado profundo

Amazon Lex

Crie chatbots para envolver clientes

Amazon Comprehend

Descubra insights e relacionamentos em textos

Amazon Translate

Tradução fluente de texto           

Amazon Transcribe

Reconhecimento automático de fala         

Publicações do blog

Conversão de texto em fala que soa natural

Desenvolva sistemas sofisticados com qualquer estrutura

A AWS oferece suporte a todas as principais estruturas de aprendizado profundo para proporcionar a cientistas de dados e desenvolvedores os ambientes mais abertos e flexíveis.

AMIs do Amazon Deep Learning

As AMIs do AWS Deep Learning oferecem a você a infraestrutura e as ferramentas para acelerar o aprendizado profundo na nuvem. As AMIs são fornecidas com Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon e Keras pré-instalados para treinar modelos de IA sofisticados e personalizados. As AMIs do Deep Learning permitem criar clusters gerenciados de GPUs com escalabilidade automática para uso em treinamento em grande escala ou executar inferência em modelos treinados com instâncias de CPU otimizadas para computação ou de uso geral.

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Desenvolvido pela AWS e pela Microsoft, o Gluon oferece uma API clara e sucinta para definir modelos de Machine Learning usando uma coleção de componentes de redes neurais pré-definidos e otimizados. Os desenvolvedores com pouca experiência em Machine Learning considerarão essa interface mais parecida a um código tradicional, pois os modelos de Machine Learning podem ser definidos e manipulados como qualquer outra estrutura de dados. Cientistas de dados e pesquisadores mais experiência gostarão da capacidade de criar protótipos com rapidez e utilizar gráficos dinâmicos de redes neurais para arquiteturas de modelos totalmente novos, sem sacrificar a velocidade de treinamento.

O Gluon já está disponível no Apache MXNet e será disponibilizado em uma próxima versão do Microsoft Cognitive Toolkit e em outras estruturas ao longo do tempo.

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Use a computação certa para cada caso de uso

O Machine Learning exige um amplo conjunto de opções de computação poderosas, de GPUs para Machine Learning com uso intenso de computação a FPGAs para aceleração de hardware especializada e instâncias com mais memória para execução de inferência.O Amazon EC2 oferece uma ampla seleção de tipos de instâncias otimizadas para se adequarem a casos de uso de Machine Learning. Os tipos de instância consistem em diversas compilações de recursos de CPU, memória, armazenamento e redes e oferecem a flexibilidade de escolher a combinação adequada de recursos para treinamento de modelos ou execução de inferência em modelos treinados.

Instâncias de GPU

Nvidia

As instâncias P3 oferecem performance até 14 vezes maior que as instâncias da geração anterior de instâncias de computação de GPU do Amazon EC2. Com até oito GPUs NVIDIA Tesla V100, as instâncias P3 oferecem performance de ponto flutuante de até um petaflop de precisão mista, 125 teraflops de precisão simples e 62 teraflops de precisão dupla.

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Computação avançada

Intel

As instâncias C5 usam processadores Intel Xeon Scalable de 3,0 GHz e permitem que um único núcleo execute com até 3,5 GHz usando a Intel Turbo Boost Technology. As instâncias C5 oferecem um coeficiente memória/vCPU maior, oferecem uma melhoria de 25% em preço/performance em relação às instâncias C4 e são ideais para aplicativos de inferência exigentes. 

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FPGAs sob demanda

O Amazon EC2 F1 é uma instância de computação com matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs) que podem ser programadas para criar acelerações de hardware personalizadas para aplicativos de Machine Learning. As instâncias F1 são fáceis de programar e são fornecidas com tudo de que você precisa para desenvolver, simular, depurar e compilar código de aceleração de hardware. Não há limite para o número de vezes que um projeto pode ser utilizado nem para o número de instâncias F1 que podem utilizá-la.

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Baseado na mais completa plataforma de big data

Para executar Machine Learning de forma bem-sucedida, além de recursos de Machine Learning, você precisa que os serviços certos de datastore, segurança e análises funcionem em conjunto.

Serviços de data lake

S3

Amazon S3

O Amazon S3 é um armazenamento de objetos para armazenar e recuperar qualquer quantidade de dados de qualquer local. O serviço foi projetado para oferecer resiliência de 99,999999999% e armazena dados para milhões de aplicativos usados por líderes de mercado em todos os setores. O S3 oferece recursos abrangentes de segurança e conformidade que cumprem até os requisitos normativos mais rigorosos. O Amazon S3 é a plataforma de armazenamento com o maior suporte disponível e conta com o maior ecossistema de soluções de provedores independentes de software (ISVs) e parceiros integradores de sistemas.  

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GLUE

AWS Glue

O AWS Glue é um serviço totalmente gerenciado de Extract, transform and load (ETL – Extração, transformação e carregamento) que torna fácil para os clientes preparar e carregar dados para análise. É possível criar e executar um trabalho ETL com apenas alguns cliques no Console de Gerenciamento da AWS. Basta indicar ao AWS Glue os dados armazenados na AWS que ele os descobre e armazena os metadados associados no AWS Glue Data Catalog. Uma vez catalogados, os dados imediatamente tornam-se disponíveis, pesquisáveis e consultáveis para ETL.

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Serviços de análises

ATHENA

Amazon Athena

O Amazon Athena é um serviço de consultas interativas que facilita a análise de dados no Amazon S3 usando SQL padrão. O Athena não precisa de servidor. Portanto, não há infraestrutura para gerenciar e você paga apenas pelas consultas executadas.

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EMR

Amazon EMR

O AWS EMR permite processar rapidamente grandes quantidades de dados não estruturados em clusters dinamicamente escaláveis usando estruturas populares como Apache Spark, Presto, Hive e Pig.

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REDSHIFT

Amazon Redshift

O Amazon Redshift é um data warehouse rápido e gerenciado que torna simples e econômica a análise de dados em escala de petabytes usando ferramentas SQL padrão, como também ferramentas de BI (Business intelligence – Inteligência de negócios) de que você já dispõe.

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REDSHIFT SPECTRUM

Amazon Redshift Spectrum

Com o Redshift Spectrum, você pode executar consultas do Amazon Redshift SQL em exabytes de dados no Amazon S3, o que amplia os recursos analíticas do Amazon Redshift para consultar grandes quantidades de dados não estruturados em um data lake do Amazon S3.

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Programas de Machine Learning

Como parte do compromisso da Amazon com a disponibilização de recursos de Machine Learning nas mãos de cada desenvolvedor, cientista de dados e pesquisador, a Amazon se orgulha em oferecer programas que promovem a criação de soluções baseadas em Machine Learning.

Laboratório de soluções do Amazon ML

O laboratório de soluções do Amazon ML junta a sua equipe com especialistas de Machine Learning da Amazon para preparar dados, criar e treinar modelos e colocar modelos em produção. O laboratório combina workshops educacionais práticos com sessões de brainstorming e serviços profissionais de consultoria para ajudar você a “trabalhar ao contrário”, partindo dos desafios empresariais e avançar passo a passo pelo processo de desenvolvimento de soluções baseadas em Machine Learning. Ao final do programa, você poderá usar o que aprendeu durante o processo em sua organização para aplicar Machine Learning a oportunidades de negócios.

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Bolsas de pesquisa do Amazon ML

O programa AWS Machine Learning Research Awards financia departamentos universitários, corpo docente, alunos de PhD e pós-doutorado que realizam pesquisas inovadoras em Machine Learning (ML).

Nossa meta é acelerar o desenvolvimento de algoritmos, publicações e código-fonte inovadores em uma grande variedade de aplicativos e áreas de foco de Machine Learning. Os projetos selecionados recebem prêmios em dinheiro e créditos da AWS sem restrições que podem ser resgatados em qualquer dos nossos serviços de nuvem. Os contemplados também se beneficiam com recursos de treinamento e têm a oportunidade de participar de um seminário anual de pesquisa em nossa sede, em Seattle.

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Integrações do Machine Learning com os serviços de produtos da AWS

O Machine Learning da AWS vai muito além dos serviços projetados especificamente para criar aplicativos de Machine Learning. Muitos serviços usam Machine Learning para aprimorar a funcionalidade que oferecem a você.

ATHENA

Amazon Connect

O Amazon Connect, um call center na nuvem, é integrado ao Amazon Lex para criar agentes de voz conversacionais, denominados chatbots, que podem resolver e rotear de forma proativa e automática chamadas de suporte ao cliente.

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MACIE

Amazon Macie

O Amazon Macie é um serviço de segurança que usa Machine Learning para descobrir, classificar e proteger automaticamente dados confidenciais na AWS. O Macie fornece painéis e alertas que proporcionam visibilidade sobre como esses dados são acessados ou movimentados para mitigar acessos não autorizados ou vazamentos acidentais de dados.

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