Le travail d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) peut s’exécuter dans un certain nombre de domaines, y compris sur site, à la périphérie, intégrés dans des appareils et dans le cloud.
Amazon Le fournisseur Web (AWS) espère que les entreprises choisiront généralement le cloud, où elles offrent une sélection croissante de services. Lors de l’événement AWS re:invent 2022 à Las Vegas aujourd’hui, l’entreprise a détaillé des parties de sa stratégie IA/ML et annoncé une gamme vertigineuse de mises à jour de fonctions et de nouveaux services pour aider les entreprises à mieux utiliser le cloud pour la science de l’information.
La base du portefeuille AWS AI/ML est la suite de services SageMaker. Dans un discours liminaire à AWS concernant : créer Swami Sivasubramanian, vice-président de la base de données, de l’analyse et du ML chez AWS, a déclaré que SageMaker permet aux entreprises de développer, former et déployer des conceptions ML pour pratiquement tous les cas d’utilisation et dispose d’outils pour chaque étape de ML développement.
« Des dizaines d’innombrables clients utilisent les conceptions SageMaker ML pour effectuer plus d’un billion de prévisions par mois », a déclaré Sivasubramanian. « Nos clients résolvent des problèmes complexes avec SageMaker en utilisant ces informations pour créer des conceptions ML allant de l’optimisation des itinéraires de conduite pour les applications de covoiturage à l’accélération de la découverte de médicaments. »
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Le ML géospatial concerne SageMaker
Un endroit où l’ensemble de fonctions de SageMaker est en cours d’amélioration est avec des capacités de ML géospatiales améliorées.
Sivasubramanian a déclaré que les informations géospatiales peuvent être utilisé pour un large éventail de cas d’utilisation. Par exemple, il peut être utilisé pour aider à optimiser le rendement d’une récolte agricole, aider à la planification d’un développement urbain durable et peut être utilisé pour déterminer un tout nouveau lieu ou une nouvelle région pour l’ouverture d’un service.
« Accès des informations géospatiales de qualité supérieure pour former les conceptions ML doivent traiter avec plusieurs sources d’informations et plusieurs fournisseurs », a-t-il déclaré. « Ces ensembles d’informations sont généralement volumineux et désorganisés, ce qui nécessite une préparation des données fastidieuse avant même que vous puissiez commencer à écrire une seule ligne de code pour construire vos conceptions ML. »
Avec le tout nouveau support géospatial dans SageMaker, AWS vise à faciliter la création et le déploiement de modèles par les organisations. Sivasubramanian a déclaré que le nouveau support permettra aux utilisateurs d’accéder aux données géospatiales dans SageMaker à partir de diverses sources d’informations en quelques clics.
L’outil de préparation des informations pour le géospatial est désormais intégré à SageMaker pour aider les utilisateurs à traiter et à améliorer les grands ensembles de données. SageMaker bénéficie désormais également d’outils de visualisation intégrés, permettant aux utilisateurs d’évaluer les informations et d’explorer les prévisions de conception sur une carte interactive à l’aide de graphiques 3D accélérés.
Sivasubramanian a ajouté que SageMaker propose désormais également des réseaux de neurones pré-entraînés intégrés pour accélérer la structure de conception pour de nombreux cas d’utilisation géospatiaux courants.
La gouvernance du ML augmente
Alors que les organisations intègrent de plus en plus le ML dans diverses procédures, il existe un besoin croissant de partenariat au sein des groupes.
Structurer les approbations et les directives de gouvernance qui permettent le partage de conception est un autre endroit où AWS vise à aider ses utilisateurs avec de nouvelles fonctionnalités dans le service Amazon SageMaker ML Governance. Les tout nouveaux services comprennent SageMaker Role Manager, Model Cards et Model Dashboard.
Sivasubramanian a déclaré que SageMaker Role Supervisor aide les organisations à spécifier des autorisations critiques pour les utilisateurs, avec des outils de développement de politiques automatisés. Le service Model Cards consiste à créer un lieu principal et fiable pour les documents de conception ML. Le tout nouveau panneau Model Control offre désormais aux entreprises une exposition et un suivi fusionné de l’efficacité des conceptions ML.
« Ce sont des capacités de gouvernance vraiment puissantes qui vous aideront à développer correctement la gouvernance ML », a déclaré Sivasubramanian.
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