AWS Türkçe Blog

Her İşletmenin Üretken Yapay Zekayı Benimsemesine Yardımcı Olacak Yeni Araçlar Duyuruyoruz

Orijinal makale: Link (Swami Sivasubramanian)

Startup’lardan işletmelere kadar her büyüklükteki kuruluş, üretken yapay zekayı kullanmaya başlıyor. Üretken yapay zekadan yararlanmak ve betalardan, prototiplerden ve demolardan gelen ivmeyi gerçek dünyadaki üretkenlik kazanımlarına ve yeniliklere dönüştürmek istiyorlar. Peki kuruluşların üretken yapay zekayı işletmeye taşımak ve gerçeğe dönüştürmek için neye ihtiyaçları var? Müşterilerimizle konuştuğumuzda bize güvenlik ve gizlilik, ölçek ve fiyat-performans ve en önemlisi işleriyle ilgili teknolojiye ihtiyaç duyduklarını söylüyorlar. Bugün, büyük ve küçük kuruluşların yaratıcı yollarla üretken yapay zekayı kullanmalarına, yeni uygulamalar oluşturmalarına ve çalışma şekillerini iyileştirmelerine olanak tanıyan yeni yetenekleri ve hizmetleri duyurmaktan heyecan duyuyoruz. AWS olarak müşterilerimize birkaç şekilde yardımcı olmaya aşırı odaklanmış durumdayız:

  • Yerleşik güvenlik ve gizlilik ile üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmayı kolaylaştırmak
  • Kendi modellerinizi eğitebilmeniz ve büyük ölçekte çıkarım yapabilmeniz için üretken yapay zeka için en performanslı, düşük maliyetli altyapıya odaklanma
  • İşlerin yapılma şeklini dönüştürmek için kurumlara yapay zeka destekli üretken uygulamalar sağlamak
  • Temel modelleri (FM’ler) özelleştirmek ve onları işiniz, verileriniz ve şirketiniz konusunda uzman hale getirmek için verileri farklılaştırıcınız olarak etkinleştirmek

AWS, çok çeşitli kuruluşların farklılaştırılmış üretken yapay zeka deneyimleri oluşturmasına yardımcı olmak için BBVA, Thomson Reuters, United Airlines, Philips ve LexisNexis Legal & Professional gibi müşterilerimizle el ele çalışıyor. Bugün lansmanı yapılan yeni yeteneklerle birlikte, şirketlerin iş yapma biçimlerini dönüştürecek gelişmiş üretkenlik, iyileştirilmiş müşteri etkileşimi ve daha kişiselleştirilmiş deneyimler bekliyoruz.

Güvenlik ve gizliliğin yerleşik olduğu üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmanın en kolay yolu olan Amazon Bedrock’un genel kullanıma sunulduğunu duyuruyoruz

Müşteriler, üretken yapay zekanın işletmelere katabileceği değer konusunda heyecanlı ve iyimser. Üretimde üretken bir yapay zeka sistemi kurmak için atmaları gereken adımları öğrenmek için teknolojinin derinliklerine dalıyorlar. Üretken YZ’deki son gelişmeler yaygın ilgi görse de, birçok işletme bu dönüşümde yer alamadı. Müşteriler bize, özelleştirilmiş uygulamalar oluşturmak için model seçeneklerine, güvenlik ve gizlilik güvencelerine, veri öncelikli bir yaklaşıma, modelleri çalıştırmak için uygun maliyetli yollara ve hızlı mühendislik, erişimle artırılmış üretim (retrieval-augmented generation – RAG), aracılar ve daha fazlası gibi yeteneklere ihtiyaç duyduklarını söylüyor. Bu nedenle 13 Nisan 2023’te, temel modellerle üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmanın ve ölçeklendirmenin en kolay yolu olan Amazon Bedrock‘u duyurduk. Amazon Bedrock, AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ve Amazon gibi önde gelen sağlayıcılardan yüksek performanslı temel model seçeneklerinin yanı sıra müşterilerin üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için ihtiyaç duydukları geniş bir yetenek seti sunan, gizliliği ve güvenliği korurken geliştirmeyi basitleştiren tam olarak yönetilen bir hizmettir. Ayrıca, yakın zamanda duyurulan stratejik işbirliğinin bir parçası olarak, Anthropic’in gelecekteki tüm FM’leri, model özelleştirme ve ince ayar yetenekleri için benzersiz özelliklere erken erişim ile Amazon Bedrock’ta mevcut olacak.

Nisan ayından bu yana Coda, Hurone AI ve Nexxiot gibi startup’ların; adidas, GoDaddy, Clariant ve Broadridge gibi büyük şirketlerin ve Accenture, BCG, Leidos ve Mission Cloud gibi iş ortaklarının sektörler arasında güvenli bir şekilde üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için Amazon Bedrock’u nasıl kullandıklarını ilk elden gördük. Salesforce gibi bağımsız yazılım satıcıları (ISV’ler) artık müşterilerinin üretken yapay zeka uygulamalarını güçlendirmelerini sağlamak için Amazon Bedrock ile güvenli bir şekilde entegre oluyor. Örneğin, önde gelen bir seyahat medyası şirketi olan Lonely Planet, kitap içeriğini dakikalar içinde düzenleyerek uyumlu, son derece doğru seyahat önerileri sunan ve güzergah oluşturma maliyetlerini yaklaşık %80 oranında azaltan ölçeklenebilir bir yapay zeka platformu sunmak için Generative AI Innovation Center ile birlikte çalıştı. O zamandan bu yana, müşterilerimize daha fazla seçenek sunmak ve üretken yapay zeka tabanlı uygulamalar oluşturmayı kolaylaştırmak için Amazon Bedrock için aracılar gibi yeni yeteneklerin yanı sıra Cohere ve Anthropic’in en yeni modelleri gibi yeni modeller için destek eklemeye devam ettik. Bedrock için aracılar, LLM’lerin kendi verilerinize ve API’larınıza dayalı karmaşık görevleri özel, güvenli ve dakikalar içinde kurulumla (eğitim veya ince ayar gerekmeden) tamamlamasına olanak tanıyan bir ezber bozandır.

Bugün, üretken yapay zekayı kuruluşunuza getirmeyi kolaylaştıran yeni duyuruları paylaşmaktan heyecan duyuyoruz:

  • Daha fazla müşterinin üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmasına ve ölçeklendirmesine yardımcı olmak için Amazon Bedrock’un genel kullanıma sunulması
  • Llama 2 (önümüzdeki birkaç hafta içinde gelecek) ve Amazon Titan Embeddings ile genişletilmiş model seçeneği, müşterilere her kullanım durumu için doğru modeli bulma ve daha iyi sonuçlar için RAG’yi güçlendirme konusunda daha fazla seçenek ve esneklik sağlar
  • Amazon Bedrock, HIPAA’ya uygun bir hizmettir ve GDPR ile uyumlu olarak kullanılabilir, böylece daha da fazla müşterinin üretken yapay zekadan yararlanmasına olanak tanır
  • Trafiğin en yoğun olduğu zamanlarda bile tutarlı bir kullanıcı deneyimi sağlamak için öngörülen verim (provisioned throughput)

Amazon Bedrock’un genel kullanıma sunulmasıyla birlikte daha fazla müşteri Bedrock’un kapsamlı yeteneklerine erişebilecek. Müşteriler, çeşitli en iyi FM’leri kolayca deneyebilir, ince ayar ve RAG gibi teknikleri kullanarak bunları verileriyle özel olarak özelleştirebilir ve seyahat rezervasyonu yapmaktan sigorta taleplerini işleme koymaya, reklam kampanyaları oluşturmaya ve envanteri yönetmeye kadar karmaşık iş görevlerini herhangi bir kod yazmadan yürüten yönetilen aracılar oluşturabilir. Amazon Bedrock sunucusuz olduğundan, müşterilerin herhangi bir altyapıyı yönetmesi gerekmez ve zaten aşina oldukları AWS hizmetlerini kullanarak üretken yapay zeka yeteneklerini uygulamalarına güvenli bir şekilde entegre edebilir ve dağıtabilirler.

İkincisi, model seçimi Amazon Bedrock’u müşterilerimiz için benzersiz, farklılaştırılmış bir hizmet haline getiren temel taşlardan biri olmuştur. Üretken yapay zekanın benimsenmesinin bu kadar erken bir aşamasında, üretken yapay zekanın tüm değerini ortaya çıkaran tek bir model yoktur ve müşterilerin bir dizi yüksek performanslı modelle çalışma yeteneğine ihtiyacı vardır. Amazon Titan Embeddings’in genel kullanıma sunulduğunu ve önümüzdeki birkaç hafta içinde Meta’nın yeni nesil büyük dil modeli (LLM) Llama 2’nun kullanıma sunulacağını duyurmaktan heyecan duyuyoruz – mevcut model sağlayıcıları AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Stability AI ve Amazon’a katılarak müşteriler için seçenek ve esnekliği daha da genişletiyoruz. Amazon Bedrock, Meta’nın yeni nesil LLM’i Llama 2’yu yönetilen bir API aracılığıyla sunan ilk tam yönetimli üretken yapay zeka hizmetidir. Llama 2 modelleri, orijinal Llama modellerine göre %40 daha fazla veri üzerinde eğitilme ve daha büyük belgelerle çalışmak için 4.000 token’lık daha uzun bir bağlam uzunluğuna sahip olma gibi önemli iyileştirmelerle birlikte geliyor. AWS altyapısında hızlı yanıt verecek şekilde optimize edilen Llama 2 modelleri, Amazon Bedrock aracılığıyla diyalog kullanım durumları için idealdir. Müşteriler artık herhangi bir altyapı kurmaya ve yönetmeye gerek kalmadan Llama 2 13B ve 70B parametre modelleri tarafından desteklenen üretken yapay zeka uygulamaları oluşturabilir.

Amazon Titan FM’ler, AWS tarafından büyük veri kümeleri üzerinde oluşturulan ve ön eğitimden geçirilen bir model ailesidir ve çeşitli kullanım durumlarını desteklemek için oluşturulmuş güçlü, genel amaçlı yeteneklerdir. Genel olarak müşterilerin kullanımına sunulan bu modellerden ilki olan Amazon Titan Embeddings, RAG kullanım durumlarını güçlendirmek için metni sayısal temsillere (embeddings olarak bilinir) dönüştüren bir LLM’dir. FM’ler çok çeşitli görevler için çok uygundur, ancak sorulara yalnızca eğitim verilerinden ve bir istemdeki bağlamsal bilgilerden öğrenilenlere dayanarak yanıt verebilirler, bu da yanıtlar zamanında bilgi veya özel veriler gerektirdiğinde etkinliklerini sınırlar. Veri, genel bir üretken yapay zeka uygulaması ile işletmenizi ve müşterinizi gerçekten tanıyan bir uygulama arasındaki farktır. FM yanıtlarını ek verilerle güçlendirmek için birçok kuruluş, bir FM’in yanıtlarını güçlendirmek için başvurabileceği bir bilgi kaynağına bağlandığı popüler bir model özelleştirme tekniği olan RAG’ye yöneliyor. RAG’yi kullanmaya başlamak için müşterilerin öncelikle verilerini FM’in semantik anlamı ve veriler arasındaki ilişkileri daha kolay anlamasını sağlayan vektörlere dönüştürmek için bir gömme modeline erişmeleri gerekir. Bir gömme modeli oluşturmak büyük miktarda veri, kaynak ve makine öğrenimi uzmanlığı gerektirdiğinden RAG pek çok kuruluş için ulaşılamazdır. Amazon Titan Embeddings, müşterilerin kendilerine ait verileri kullanarak herhangi bir FM’in gücünü artırmak için RAG ile çalışmaya başlamalarını kolaylaştırır. Amazon Titan Embeddings, 25’ten fazla dili ve 8.192 token’a kadar bağlam uzunluğunu destekleyerek müşterinin kullanım durumuna göre tek kelimeler, kelime öbekleri veya tüm belgelerle çalışmak için çok uygundur. Model, 1.536 boyutlu çıktı vektörleri döndürerek yüksek derecede doğruluk sağlarken aynı zamanda düşük gecikmeli, uygun maliyetli sonuçlar için optimizasyon yapar. Yeni modeller ve yeteneklerle, kuruluşunuzun verilerini stratejik bir varlık olarak kullanarak temel modelleri özelleştirmek ve daha farklılaştırılmış deneyimler oluşturmak çok kolay.

Üçüncü olarak, müşterilerin özelleştirme için kullanmak istedikleri veriler çok değerli IP olduğundan, güvenli ve gizli kalmaları gerekir. Amazon Bedrock müşterileri, ilk günden beri yerleşik olan güvenlik ve gizlilik sayesinde verilerinin korunduğuna güvenebilirler. Müşterinin hiçbir verisi orijinal temel FM’leri eğitmek için kullanılmaz. Tüm veriler dinlenme ve aktarım sırasında şifrelenir. Ve diğer AWS hizmetlerinde sahip olduğunuz AWS erişim kontrollerinin aynısını bekleyebilirsiniz. Bugün, bu temelin üzerine yeni güvenlik ve yönetişim özellikleri eklemekten heyecan duyuyoruz: Amazon Bedrock artık HIPAA’ya uygun bir hizmettir ve GDPR ile uyumlu olarak kullanılabilir, böylece daha da fazla müşterinin üretken yapay zekadan yararlanmasına olanak tanır. Yeni yönetişim özellikleri arasında kullanım metriklerini izlemek ve özelleştirilmiş gösterge tabloları oluşturmak için Amazon CloudWatch ile entegrasyon ve API etkinliğini izlemek ve sorunları gidermek için AWS CloudTrail ile entegrasyon yer alıyor. Bu yeni yönetişim ve güvenlik özellikleri, kuruluşların yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörlerde bile üretken yapay zekanın potansiyelini ortaya çıkarmasına ve verilerin korunmasını sağlamasına yardımcı oluyor.

Son olarak, tatiller gibi yılın belirli dönemleri, müşterilerin kullanıcılarının üretken yapay zeka ile desteklenen uygulamalardan kesintisiz hizmet alabilmelerini sağlamaları açısından kritik öneme sahiptir. Bu dönemlerde müşteriler, talep ne olursa olsun hizmetlerinin tüm müşterileri için kullanılabilir olmasını sağlamak isterler. Amazon Bedrock artık müşterilerin yoğun trafik zamanlarında bile tutarlı bir kullanıcı deneyimini sürdürmek için iş hacmini (dakika başına işlenen token sayısı olarak) rezerve etmelerine olanak tanıyor.

Bugün Amazon Bedrock için duyurduğumuz yeni yetenekler ve modeller, işletmelerin daha kişiselleştirilmiş uygulamalar oluşturmasını ve çalışan verimliliğini artırmasını hızlandıracak. Makine öğrenimi altyapısına devam eden yatırımlarımızla birlikte Amazon Bedrock, müşterilerin üretken yapay zeka uygulamaları oluşturması ve ölçeklendirmesi için en iyi yerdir.

Müşterilerimizin bu yeni özellikleri kullanmaya hızlı bir şekilde başlamalarına yardımcı olmak için dijital, isteğe bağlı eğitim kursları koleksiyonumuza Amazon Bedrock için yeni bir üretken yapay zeka eğitimi ekliyoruz. Amazon Bedrock – Getting Started, katılımcıları hizmetle tanıştıran ücretsiz, kendi hızınızda ilerleyebileceğiniz bir dijital kurstur. Bu 60 dakikalık eğitim, geliştiricilere ve teknik kitlelere Amazon Bedrock’un faydalarını, özelliklerini, kullanım örneklerini ve teknik kavramlarını tanıtacaktır.

Kuruluşunuzun kod tabanı tarafından bilgilendirilen daha alakalı kod önerileri oluşturmak için Amazon CodeWhisperer özelleştirme özelliğini duyuruyoruz

AWS’te, müşterilerimizin üretken yapay zeka ile iş yapma biçimlerini dönüştüren güçlü yeni uygulamalar geliştiriyoruz. Nisan 2023’te, bir geliştiricinin entegre geliştirici ortamındaki (IDE) doğal dil yorumlarına ve koduna dayalı olarak 15 dilde kod önerileri sunarak geliştiricilerin yazılım uygulamalarını daha hızlı oluşturmalarına yardımcı olan bir yapay zeka kodlama arkadaşı olan Amazon CodeWhisperer‘ın genel kullanıma sunulduğunu duyurduk. CodeWhisperer, geliştiricilerin çok çeşitli görevlerde daha üretken olmalarına yardımcı olmak için halka açık milyarlarca satır kod üzerinde eğitilmiştir. CodeWhisperer’ı, geliştiricilerin Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ve AWS Lambda gibi AWS hizmetleriyle etkileşime giren kodları daha hızlı ve daha doğru bir şekilde oluşturmalarına yardımcı olmak için AWS API’ları ve en iyi uygulamalar da dahil olmak üzere yüksek kaliteli Amazon kodu üzerinde özel olarak eğittik. Accenture’dan Persistent’a ve Bundesliga’ya kadar birçok müşteri CodeWhisperer’ı geliştiricilerini daha üretken hale getirmek için kullanıyor.

Birçok müşteri ayrıca CodeWhisperer’ın kendi dahili API’larını, kütüphanelerini, en iyi uygulamalarını ve mimari modellerini önerilerine dahil etmesini istiyor, böylece geliştirmeyi daha da hızlandırabiliyorlar. Günümüzde, yapay zeka kodlama arkadaşları bu API’ları kod önerilerine dahil edememektedir, çünkü genellikle halka açık kodlar üzerinde eğitilirler ve bu nedenle bir şirketin dahili kodundan haberdar değildirler. Örneğin, bir e-ticaret web sitesi için alışveriş sepetindeki ürünleri listeleyen bir özellik oluşturmak için, geliştiricilerin alışveriş sepetinde açıklamayı görüntüleyebilmeleri için öğelerin açıklamasını sağlayan API gibi mevcut dahili kodu bulmaları ve anlamaları gerekir. Kendilerine doğru, dahili kodu önerebilecek bir kodlama arkadaşı olmadan, geliştiriciler işlerini tamamlamak için dahili kod tabanını ve belgeleri araştırmak için saatler harcamak zorunda kalırlar. Geliştiriciler doğru kaynakları bulduktan sonra bile, şirketlerinin en iyi uygulamalarına uyduğundan emin olmak için kodu gözden geçirmek için daha fazla zaman harcamak zorunda kalıyorlar.

Bugün, CodeWhisperer’ın eskisinden çok daha iyi öneriler oluşturmasını sağlayan yeni bir Amazon CodeWhisperer özelleştirme özelliğini duyurmaktan heyecan duyuyoruz, çünkü artık dahili API’larınızı, kütüphanelerinizi, en iyi uygulamalarınızı ve mimari kalıplarınızı içerebilir. Bu özellik en son model ve bağlam özelleştirme tekniklerini kullanır ve yakında yeni CodeWhisperer Enterprise Tier’ın bir parçası olarak ön izlemede sunulacaktır. Bu özellik sayesinde, özel depolarınızı CodeWhisperer’a güvenli bir şekilde bağlayabilir ve birkaç tıklama ile CodeWhisperer’ı dahili kod tabanınızı içeren gerçek zamanlı öneriler oluşturacak şekilde özelleştirebilirsiniz. Örneğin, CodeWhisperer özelleştirmesiyle, bir yemek dağıtım şirketinde çalışan bir geliştirici, CodeWhisperer’dan şirketin dahili hizmetleriyle ilgili belirli kodları içeren öneriler sunmasını isteyebilir, örneğin “Sürücünün mevcut konumu çevresindeki atanmamış yemek teslimatlarının bir listesini işle” gibi. Önceden, CodeWhisperer “atanmamış gıda teslimatları” veya “sürücünün mevcut konumu” için doğru dahili API’ları bilmiyordu çünkü bunlar herkese açık bilgiler değildi. Artık CodeWhisperer, şirketin dahili kod tabanında özelleştirildikten sonra amacı anlıyor, hangi dahili ve genel API’ların görev için en uygun olduğunu belirliyor ve geliştirici için kod önerileri oluşturuyor. CodeWhisperer özelleştirme özelliği, geliştiricilerin seyrek belgelenmiş kodu aramak ve değiştirmek için harcadıkları saatlerden tasarruf etmelerini sağlayabilir ve şirkete yeni katılan geliştiricilerin daha hızlı işe alınmasına yardımcı olur.

Aşağıdaki örnekte, özel bir özelleştirme oluşturduktan sonra AnyCompany (bir yemek dağıtım şirketi) geliştiricileri, dahili API’larını ve kütüphanelerini içeren CodeWhisperer kod önerileri alır.

Müşterilerine dijital mühendislik ve kurumsal modernizasyon hizmetleri sunan küresel bir hizmet ve çözüm şirketi olan Persistent ile CodeWhisperer özelleştirme özelliğinin üretkenlik avantajlarını ölçmek için yakın zamanda bir çalışma yürüttük. Persistent, özelleştirme özelliğini kullanan geliştiricilerin kodlama görevlerini standart CodeWhisperer kullanan geliştiricilere göre ortalama %28’e kadar daha hızlı tamamlayabildiklerini tespit etti.

Bu özelleştirme özelliğini gizlilik ve güvenliği ön planda tutarak tasarladık. Yöneticiler AWS Management Console‘dan özel bir özelleştirmeye erişimi kolayca yönetebilir, böylece yalnızca belirli geliştiricilerin erişimi olur. Yöneticiler ayrıca CodeWhisperer özelleştirmesinde yalnızca kendi standartlarını karşılayan depoların kullanılabilmesini sağlayabilir. Yüksek kaliteli depoların kullanılması CodeWhisperer’ın güvenlik ve kod kalitesi açısından en iyi uygulamaları teşvik eden önerilerde bulunmasına yardımcı olur. Her özelleştirme diğer müşterilerden tamamen izole edilmiştir ve bu yeni özellik ile oluşturulan özelleştirmelerin hiçbiri CodeWhisperer’ın altında yatan FM’i eğitmek için kullanılmayacak ve müşterilerin değerli fikri mülkiyeti korunacaktır.

İş analistlerinin doğal dil komutlarını kullanarak görselleri kolayca oluşturmasına ve özelleştirmesine yardımcı olmak için Amazon QuickSight’ta Generative BI yazma özelliklerinin ön izlemesini duyuruyoruz

AWS, kuruluştaki tüm kullanıcılar için içgörülere erişimi demokratikleştirme misyonunu sürdürüyor. Bulut için geliştirilmiş birleşik iş zekası (BI) hizmetimiz olan Amazon QuickSight, içgörülerin kuruluştaki tüm kullanıcılar arasında paylaşılmasına olanak tanıyor. QuickSight ile 2020’den bu yana, herhangi bir kullanıcının SQL sorguları yazmak veya bir BI aracı öğrenmek zorunda kalmadan doğal dil kullanarak verileriyle ilgili sorular sormasını sağlayan Amazon QuickSight Q‘yu güçlendirmek için üretken modeller kullanıyoruz. Temmuz 2023’te, QuickSight’ta Generative BI yetenekleri sağlamak için yeni LLM yetenekleriyle QuickSight Q’daki erken inovasyonu ilerlettiğimizi duyurduk. BMW Group ve Traeger Grills gibi mevcut QuickSight müşterileri, Generative BI yazma deneyimini kullanarak analistlerinin üretkenliğini daha da artırmayı dört gözle bekliyor.

Bugün, bu LLM yeteneklerini iş analistleri için Generative BI dashboard yazma yetenekleri ile ön izlemede sunmaktan heyecan duyuyoruz. Yeni Generative BI yazma özellikleri, QuickSight Q’nun doğal dille sorgulama özelliğini iyi yapılandırılmış soruları yanıtlamanın ötesine taşıyarak (“Kaliforniya’da satılan ilk 10 ürün hangileridir?” gibi) analistlerin soru parçalarından (“ilk 10 ürün” gibi) hızla özelleştirilebilir görseller oluşturmasına, takip soruları sorarak bir sorgunun amacını netleştirmesine, görselleştirmeleri iyileştirmesine ve karmaşık hesaplamaları tamamlamasına yardımcı oluyor. İş analistleri sadece istenen sonucu tanımlar ve QuickSight tek bir tıklamayla bir gösterge tablosuna veya rapora kolayca eklenebilen ilgi çekici görseller oluşturur. QuickSight Q, birden fazla veri alanı sorgularıyla eşleştiğinde analistlerin belirsiz durumları netleştirmelerine yardımcı olmak için ilgili sorular da sunar. Analist ilk görselleştirmeyi elde ettiğinde, karmaşık hesaplamalar ekleyebilir, grafik türlerini değiştirebilir ve doğal dil istemlerini kullanarak görselleri hassaslaştırabilir. QuickSight Q’daki yeni Generative BI yazma özellikleri, iş analistlerinin ilgi çekici görseller oluşturmasını hızlı ve kolay hale getirir ve veri odaklı kararları geniş ölçekte bilgilendirmek için gereken içgörüleri sunma süresini azaltır.

Creating visuals using Generative BI capabilities in Amazon QuickSight

Amazon QuickSight’ta Generative BI özelliklerini kullanarak görseller oluşturma

Her işletme için üretken yapay zeka araçları ve yetenekleri

Bugünkü duyurular, üretken yapay zekayı tüm müşterilere açıyor. Kurumsal düzeyde güvenlik ve gizlilik, önde gelen FM’lerin seçimi, veri öncelikli yaklaşım ve yüksek performanslı, uygun maliyetli bir altyapı ile kuruluşlar, yığının her katmanında üretken yapay zeka çözümleriyle inovasyonlarını güçlendirmek için AWS’e güveniyor. Bridgewater Associates’ten Omnicom‘a, Asurion’dan Rocket Mortgage’a kadar heyecan verici yenilikler gördük ve bu yeni duyurularla, üretkenliği artırmak için teknolojinin yeni kullanım durumlarını ve uygulamalarını dört gözle bekliyoruz. Bu sadece bir başlangıç; teknoloji yığını genelinde, en büyük zorluklarınızdan bazılarının üstesinden gelmenize yardımcı olmak ve çalışma şeklimizi değiştirmek için kuruluşunuz için oluşturulmuş yeni hizmetler ve yeteneklerle yenilikler yapıyoruz.

Kaynaklar

Daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklara göz atın: