أمازون كندرا هي خدمة بحث ذكية مدعومة بالتعلم الآلي (ML). تعيد Amazon Kendra تخيل البحث عن مواقع الويب والتطبيقات الخاصة بك حتى يتمكن موظفوك وعملائك من العثور بسهولة على المحتوى الذي يبحثون عنه ، حتى عندما يكون منتشرًا عبر مواقع متعددة ومستودعات المحتوى داخل مؤسستك.
يدعم Amazon Kendra مجموعة متنوعة من ملفات تنسيقات المستندات، مثل Microsoft Word و PDF ونص من مصادر البيانات المختلفة. في هذا المنشور ، نركز على توسيع نطاق دعم المستندات في Amazon Kendra لجعل الصور قابلة للبحث من خلال المحتوى المعروض. يمكن غالبًا البحث عن الصور باستخدام البيانات الوصفية التكميلية مثل الكلمات الرئيسية. ومع ذلك ، يتطلب الأمر الكثير من الجهد اليدوي لإضافة بيانات وصفية مفصلة إلى آلاف الصور المحتملة. يمكن أن يكون AI Generative AI (GenAI) مفيدًا في إنشاء البيانات الوصفية تلقائيًا. من خلال إنشاء تعليقات نصية ، تقدم تنبؤات GenAI التسمية التوضيحية بيانات وصفية للصور. يمكن بعد ذلك إثراء فهرس Amazon Kendra بالبيانات الوصفية التي تم إنشاؤها أثناء استيعاب المستند لتمكين البحث في الصور دون أي جهد يدوي.
على سبيل المثال ، يمكن استخدام نموذج GenAI لإنشاء وصف نصي للصورة التالية على أنها "كلب يرقد على الأرض تحت مظلة" أثناء استيعاب المستند للصورة.
لا يزال بإمكان نموذج التعرف على الكائن اكتشاف كلمات رئيسية مثل "كلب" و "مظلة" ، لكن نموذج GenAI يقدم فهمًا أعمق لما يتم تمثيله في الصورة من خلال تحديد أن الكلب يقع تحت المظلة. يساعدنا هذا في إنشاء عمليات بحث أكثر دقة في عملية البحث عن الصور. يُضاف الوصف النصي كبيانات وصفية إلى فهرس بحث Amazon Kendra عبر إثراء مستند مخصص آليًا (CDE). سيتمكن المستخدمون الذين يبحثون عن مصطلحات مثل "كلب" أو "مظلة" من العثور على الصورة ، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية.
في هذا المنشور ، نوضح كيفية استخدام CDE في Amazon Kendra باستخدام نموذج GenAI الذي تم نشره عليه الأمازون SageMaker. نعرض CDE باستخدام أمثلة بسيطة ونقدم لك دليلًا تفصيليًا لتجربة CDE في فهرس Amazon Kendra في حساب AWS الخاص بك. يسمح للمستخدمين بالعثور على الصور التي يحتاجون إليها بسرعة وسهولة دون الحاجة إلى وضع علامة عليها أو تصنيفها يدويًا. يمكن أيضًا تخصيص هذا الحل وتوسيع نطاقه لتلبية احتياجات التطبيقات والصناعات المختلفة.
شرح الصورة مع GenAI
يتضمن وصف الصورة باستخدام GenAI استخدام خوارزميات ML لإنشاء أوصاف نصية للصور. تُعرف العملية أيضًا باسم شرح الصورة، وتعمل عند تقاطع رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). يحتوي على تطبيقات في المناطق التي تكون فيها البيانات متعددة الوسائط مثل التجارة الإلكترونية ، حيث تحتوي البيانات على نص في شكل بيانات وصفية بالإضافة إلى الصور ، أو في الرعاية الصحية ، حيث يمكن أن تحتوي البيانات على صور بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب جنبًا إلى جنب مع ملاحظات الطبيب والتشخيصات ، على سبيل المثال. عدد قليل من حالات الاستخدام.
تتعلم نماذج GenAI التعرف على الكائنات والميزات داخل الصور ، ومن ثم إنشاء أوصاف لتلك الكائنات والميزات بلغة طبيعية. تستخدم النماذج الحديثة بنية وحدة فك التشفير ، حيث يتم تشفير معلومات الصورة في الطبقات الوسيطة للشبكة العصبية وفك تشفيرها في أوصاف نصية. يمكن اعتبار هاتين المرحلتين متميزتين: استخراج الميزات من الصور وإنشاء التعليقات النصية. في مرحلة استخراج المعالم (المشفر) ، يعالج نموذج GenAI الصورة لاستخراج الميزات المرئية ذات الصلة ، مثل أشكال الكائن والألوان والقوام. في مرحلة إنشاء التسمية التوضيحية (وحدة فك التشفير) ، يولد النموذج وصفًا بلغة طبيعية للصورة بناءً على الميزات المرئية المستخرجة.
عادةً ما يتم تدريب نماذج GenAI على كميات هائلة من البيانات ، مما يجعلها مناسبة لمختلف المهام دون تدريب إضافي. يمكن أيضًا التكيف مع مجموعات البيانات المخصصة والمجالات الجديدة بسهولة من خلال التعلم قليل اللقطات. تتيح طرق التدريب المسبق إمكانية تدريب التطبيقات متعددة الوسائط بسهولة باستخدام أحدث نماذج اللغة والصورة. تسمح لك طرق التدريب المسبق هذه أيضًا بمزج ومطابقة نموذج الرؤية ونموذج اللغة الأنسب لبياناتك.
تعتمد جودة أوصاف الصور التي تم إنشاؤها على جودة وحجم بيانات التدريب ، وبنية نموذج GenAI ، وجودة استخراج الميزات وخوارزميات إنشاء التسمية التوضيحية. على الرغم من أن وصف الصورة باستخدام GenAI يعد مجالًا نشطًا للبحث ، إلا أنه يُظهر نتائج جيدة جدًا في مجموعة واسعة من التطبيقات ، مثل البحث عن الصور ورواية القصص المرئية وإمكانية الوصول للأشخاص ذوي الإعاقات البصرية.
استخدم حالات
تعتبر GenAI Image captioning مفيدة في حالات الاستخدام التالية:
- التجارة الإلكترونية - حالة الاستخدام الشائعة في الصناعة حيث تظهر الصور والنصوص معًا هي البيع بالتجزئة. تخزن التجارة الإلكترونية على وجه الخصوص كميات هائلة من البيانات كصور للمنتجات جنبًا إلى جنب مع الأوصاف النصية. الوصف النصي أو البيانات الوصفية مهمان لضمان عرض أفضل المنتجات للمستخدم بناءً على استعلامات البحث. علاوة على ذلك ، مع اتجاه مواقع التجارة الإلكترونية للحصول على بيانات من موردي 3P ، غالبًا ما تكون أوصاف المنتج غير مكتملة ، وتصل إلى ساعات يدوية عديدة ونفقات ضخمة ناتجة عن وضع علامات على المعلومات الصحيحة في أعمدة البيانات الوصفية. تعتبر ميزة التعليق على الصور المستندة إلى GenAI مفيدة بشكل خاص لأتمتة هذه العملية الشاقة. يمكن استخدام ضبط النموذج على بيانات الأزياء المخصصة مثل صور الأزياء جنبًا إلى جنب مع النص الذي يصف سمات منتجات الأزياء لإنشاء بيانات وصفية تعمل بعد ذلك على تحسين تجربة البحث للمستخدم.
- التسويق - حالة استخدام أخرى للبحث عن الصور هي إدارة الأصول الرقمية. تقوم شركات التسويق بتخزين كميات هائلة من البيانات الرقمية التي تحتاج إلى أن تكون مركزية ، ويمكن البحث فيها بسهولة ، وقابلة للتطوير بواسطة كتالوجات البيانات. ستعمل بحيرة البيانات المركزية مع كتالوجات البيانات الإعلامية على تقليل جهود الازدواجية وتمكين مشاركة أوسع للمحتوى الإبداعي والاتساق بين الفرق. بالنسبة لمنصات تصميم الرسومات المستخدمة بشكل شائع لتمكين إنشاء محتوى الوسائط الاجتماعية ، أو العروض التقديمية في إعدادات الشركة ، يمكن أن يؤدي البحث الأسرع إلى تحسين تجربة المستخدم من خلال تقديم نتائج البحث الصحيحة للصور التي يريد المستخدمون البحث عنها وتمكين المستخدمين من البحث باستخدام استفسارات اللغة الطبيعية.
- تصنيع - تخزن الصناعة التحويلية الكثير من بيانات الصور مثل المخططات المعمارية للمكونات والمباني والأجهزة والمعدات. تمكن القدرة على البحث من خلال هذه البيانات فرق المنتج من إعادة إنشاء التصميمات بسهولة من نقطة البداية الموجودة بالفعل وتقضي على الكثير من النفقات العامة للتصميم ، وبالتالي تسريع عملية إنشاء التصميم.
- الرعاية الصحية - يمكن للأطباء والباحثين الطبيين فهرسة والبحث من خلال التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية وعينات العينات وصور المرض مثل الطفح الجلدي والتشوهات ، إلى جانب ملاحظات الطبيب والتشخيصات وتفاصيل التجارب السريرية.
- Metaverse أو الواقع المعزز - يتعلق الإعلان عن منتج بإنشاء قصة يمكن للمستخدمين تخيلها والارتباط بها. باستخدام الأدوات والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، أصبح من الأسهل أكثر من أي وقت مضى إنشاء ليس قصة واحدة فحسب ، بل قصصًا مخصصة لتظهر لأذواق المستخدمين النهائيين وحساسياتهم الفريدة. هذا هو المكان الذي يمكن أن تغير فيه نماذج تحويل الصور إلى نص قواعد اللعبة. يمكن أن يساعد سرد القصص المرئي في إنشاء الشخصيات وتكييفها مع أنماط مختلفة وتسميات توضيحية لها. يمكن استخدامه أيضًا لتعزيز التجارب المحفزة في الواقع المعزز أو الواقع المعزز والمحتوى الغامر بما في ذلك ألعاب الفيديو. يتيح البحث عن الصور للمطورين والمصممين والفرق البحث في المحتوى الخاص بهم باستخدام استعلامات اللغة الطبيعية ، والتي يمكن أن تحافظ على تناسق المحتوى بين الفرق المختلفة.
- سهولة الوصول إلى المحتوى الرقمي للمكفوفين وضعاف البصر - يتم تمكين ذلك بشكل أساسي من خلال التقنيات المساعدة مثل برامج قراءة الشاشة وأنظمة برايل التي تتيح القراءة والكتابة باللمس ولوحات المفاتيح الخاصة للتنقل في مواقع الويب والتطبيقات عبر الإنترنت. ومع ذلك ، يجب تسليم الصور كمحتوى نصي يمكن بعد ذلك نقله على هيئة كلام. يعد شرح الصور باستخدام خوارزميات GenAI جزءًا مهمًا لإعادة تصميم الإنترنت وجعله أكثر شمولاً من خلال توفير فرصة للجميع للوصول إلى المحتوى عبر الإنترنت وفهمه والتفاعل معه.
تفاصيل النموذج وصقل النموذج لمجموعات البيانات المخصصة
في هذا الحل ، نستفيد من vit-gpt2-image-captioning الطراز المتوفر من Hugging Face ، المرخص بموجب Apache 2.0 دون إجراء أي ضبط دقيق آخر. يعتبر Vit نموذجًا أساسيًا لبيانات الصور ، و GPT-2 هو نموذج أساسي للغة. توفر التركيبة متعددة الوسائط من الاثنين إمكانية إضافة تعليق للصور. تستضيف Hugging Face أحدث نماذج التسميات التوضيحية للصور ، والتي يمكن نشرها في AWS ببضع نقرات وتوفر نقاط نهاية للاستدلال سهلة النشر. على الرغم من أنه يمكننا استخدام هذا النموذج المدرَّب مسبقًا مباشرةً ، إلا أنه يمكننا أيضًا تخصيص النموذج ليلائم مجموعات البيانات الخاصة بالمجال ، والمزيد من أنواع البيانات مثل الفيديو أو البيانات المكانية ، وحالات الاستخدام الفريدة. هناك العديد من نماذج GenAI حيث تعمل بعض النماذج بشكل أفضل مع مجموعات بيانات معينة ، أو ربما يستخدم فريقك بالفعل نماذج الرؤية واللغة. يوفر هذا الحل مرونة اختيار الرؤية الأفضل أداءً ونموذج اللغة كنموذج التسمية التوضيحية للصور من خلال الاستبدال المباشر للنموذج الذي استخدمناه.
لتخصيص النماذج لتطبيقات الصناعة الفريدة ، توفر النماذج مفتوحة المصدر المتوفرة على AWS من خلال Hugging Face العديد من الاحتمالات. يمكن اختبار نموذج مدرب مسبقًا لمجموعة البيانات الفريدة أو تدريبه على عينات من البيانات المصنفة لضبطها. تسمح طرق البحث الجديدة أيضًا بدمج أي مجموعة من نماذج الرؤية واللغة بكفاءة وتدريبها على مجموعة البيانات الخاصة بك. يمكن بعد ذلك نشر هذا النموذج المُدرَّب حديثًا في SageMaker لتسمية الصور الموصوفة في هذا الحل.
مثال على البحث المخصص عن الصور هو تخطيط موارد المؤسسات (ERP). في تخطيط موارد المؤسسات (ERP) ، يمكن أن تتضمن بيانات الصور التي تم جمعها من مراحل مختلفة من الخدمات اللوجستية أو إدارة سلسلة التوريد الإيصالات الضريبية وأوامر البائعين وكشوف الدفع وغير ذلك ، والتي يجب تصنيفها تلقائيًا حسب اختصاص الفرق المختلفة داخل المنظمة. مثال آخر هو استخدام الفحوصات الطبية وتشخيصات الطبيب للتنبؤ بالصور الطبية الجديدة من أجل التصنيف التلقائي. يستخرج نموذج الرؤية ميزات من صور التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب أو الأشعة السينية ونموذج النص يعلق عليها بالتشخيصات الطبية.
حل نظرة عامة
يوضح الرسم البياني التالي بنية البحث عن الصور باستخدام GenAI و Amazon Kendra.
نحن نستوعب الصور من خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) في Amazon Kendra. أثناء الإدخال إلى Amazon Kendra ، يتم استدعاء نموذج GenAI المستضاف على SageMaker لإنشاء وصف للصورة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخراج النص المرئي في الصورة بواسطة أمازون تيكستراك. يتم تخزين وصف الصورة والنص المستخرج كبيانات وصفية وإتاحتهما لمؤشر بحث Amazon Kendra. بعد العرض ، يمكن البحث عن الصور عبر ملف وحدة تحكم بحث Amazon Kendra أو API أو SDK.
نستخدم العمليات المتقدمة لـ CDE في أمازون كندرا لاستدعاء نموذج GenAI و Amazon Textract أثناء خطوة استيعاب الصورة. ومع ذلك ، يمكننا استخدام CDE لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام. باستخدام CDE ، يمكنك إنشاء أو تعديل أو حذف سمات المستند والمحتوى عند إدخال مستنداتك إلى Amazon Kendra. هذا يعني أنه يمكنك معالجة بياناتك واستيعابها حسب الحاجة. يمكن تحقيق ذلك عن طريق استدعاء ما قبل الاستخراج وبعده AWS لامدا وظائف أثناء الابتلاع ، مما يسمح بإثراء البيانات أو تعديلها. على سبيل المثال ، يمكننا استخدام فهم الأمازون الطبي عند استيعاب البيانات النصية الطبية لإضافة رؤى مولدة من ML إلى البيانات الوصفية للبحث.
يمكنك استخدام حلنا للبحث عن الصور من خلال Amazon Kendra باتباع الخطوات التالية:
- قم بتحميل الصور إلى مستودع صور مثل دلو S3.
- يتم بعد ذلك فهرسة مستودع الصور بواسطة Amazon Kendra ، وهو محرك بحث يمكن استخدامه للبحث عن البيانات المنظمة وغير المنظمة. أثناء الفهرسة ، يتم استدعاء نموذج GenAI وكذلك Amazon Textract لإنشاء البيانات الوصفية للصورة. يمكنك تشغيل الفهرسة يدويًا أو وفقًا لجدول محدد مسبقًا.
- يمكنك بعد ذلك البحث عن الصور باستخدام استعلامات اللغة الطبيعية ، مثل "العثور على صور ورود حمراء" أو "اعرض لي صورًا لكلاب تلعب في المتنزه" من خلال وحدة تحكم Amazon Kendra أو SDK أو API. تتم معالجة هذه الاستعلامات بواسطة Amazon Kendra ، والتي تستخدم خوارزميات ML لفهم المعنى الكامن وراء الاستعلامات واسترداد الصور ذات الصلة من المستودع المفهرس.
- يتم تقديم نتائج البحث لك ، جنبًا إلى جنب مع الأوصاف النصية المقابلة لها ، مما يتيح لك العثور بسرعة وسهولة على الصور التي تبحث عنها.
المتطلبات الأساسية المسبقة
يجب أن تكون لديك المتطلبات الأساسية التالية:
- An حساب AWS
- أذونات توفير واستدعاء الخدمات التالية عبر تكوين سحابة AWS: Amazon S3 و Amazon Kendra و Lambda و Amazon Textract.
تقدير التكلفة
يتم تقدير تكلفة نشر هذا الحل كدليل على المفهوم في الجدول التالي. هذا هو السبب في أننا نستخدم Amazon Kendra مع إصدار المطور ، والذي لا يوصى به لأحمال العمل الإنتاجية ، ولكنه يوفر خيارًا منخفض التكلفة للمطورين. نفترض أن وظيفة البحث في Amazon Kendra تُستخدم لمدة 20 يوم عمل لمدة 3 ساعات كل يوم ، وبالتالي نحسب التكاليف المرتبطة لمدة 60 ساعة نشطة شهريًا.
العطاء | الوقت مستهلك | تقدير التكلفة في الشهر |
الأمازون S3 | تخزين 10 جيجا مع نقل البيانات | 2.30 دولار أمريكي |
أمازون كندرا | إصدار المطور مع 60 ساعة / شهر | 67.90 دولار أمريكي |
أمازون تيكستراك | 100٪ كشف نص المستند على 10,000 صورة | 15.00 دولار أمريكي |
الأمازون SageMaker | الاستدلال في الوقت الفعلي باستخدام ml.g4dn.xlarge لطراز واحد يتم نشره على نقطة نهاية واحدة لمدة 3 ساعات يوميًا لمدة 20 يومًا | 44.00 دولار أمريكي |
. | . | 129.2 دولار أمريكي |
انشر الموارد باستخدام AWS CloudFormation
تنشر حزمة CloudFormation الموارد التالية:
- وظيفة Lambda التي تقوم بتنزيل نموذج التسمية التوضيحية للصور من Hugging Face hub ثم تبني أصول النموذج
- وظيفة Lambda التي تملأ كود الاستدلال وعناصر النموذج المضغوطة إلى حاوية S3 الوجهة
- دلو S3 لتخزين عناصر النموذج المضغوطة ورمز الاستدلال
- دلو S3 لتخزين الصور التي تم تحميلها ومستندات Amazon Kendra
- فهرس Amazon Kendra للبحث من خلال التسميات التوضيحية للصور التي تم إنشاؤها
- نقطة نهاية للاستدلال في الوقت الحقيقي من SageMaker لنشر صورة الوجه المعانقة
- نموذج التسمية التوضيحية
- دالة Lambda يتم تشغيلها أثناء إثراء مؤشر Amazon Kendra عند الطلب. يستدعي Amazon Textract ونقطة نهاية الاستدلال في الوقت الفعلي من SageMaker.
بالإضافة إلى ذلك ، تنشر AWS CloudFormation كل ما يلزم الهوية والوصول إلى AWS
الإدارة أدوار وسياسات (IAM) ، VPC جنبًا إلى جنب مع الشبكات الفرعية ، ومجموعة الأمان ، وبوابة الإنترنت التي يتم فيها تشغيل وظيفة Lambda للمورد المخصص.
أكمل الخطوات التالية لتوفير مواردك:
- اختار إطلاق المكدس لبدء تشغيل قالب CloudFormation بتنسيق
us-east-1
المنطقة: - اختار التالى.
- على حدد تفاصيل المكدس الصفحة ، اترك عنوان URL للقالب و S3 URI لملف المعلمات في الإعدادات الافتراضية ، ثم اختر التالى.
- استمر في الاختيار التالى في الصفحات اللاحقة.
- اختار إنشاء مكدس لنشر المكدس.
مراقبة حالة المكدس. عندما تظهر الحالة باسم CREATE_COMPLETE، اكتمل النشر.
استيعاب الصور والبحث عنها
أكمل الخطوات التالية لاستيعاب الصور والبحث فيها:
- في وحدة التحكم Amazon S3 ، قم بإنشاء مجلد يسمى
images
في الkendra-image-search-stack-imagecaptions
S3 دلو فيus-east-1
منطقة. - قم بتحميل الصور التالية إلى ملف
images
المجلد.
- انتقل إلى وحدة تحكم Amazon Kendra بتنسيق
us-east-1
منطقة. - في جزء التنقل ، اختر الفهارس، ثم اختر الفهرس الخاص بك (
kendra-index
). - اختار مصادر البيانات، ثم اختر
generated_image_captions
. - اختار زامن الآن "لنقل البيانات.
انتظر حتى تكتمل المزامنة قبل المتابعة إلى الخطوات التالية.
- في جزء التنقل ، اختر الفهارس، ثم اختر
kendra-index
. - انتقل إلى وحدة تحكم البحث.
- جرب الاستعلامات التالية بشكل فردي أو مجتمعة: "كلب" و "مظلة" و "رسالة إخبارية" ، واكتشف الصور التي صنفتها أمازون كندرا في مرتبة عالية.
لا تتردد في اختبار استفساراتك التي تناسب الصور التي تم تحميلها.
تنظيف
لإلغاء حق الوصول إلى جميع الموارد ، أكمل الخطوة التالية
- في وحدة تحكم AWS CloudFormation ، اختر كومات في جزء التنقل.
- حدد المكدس
kendra-genai-image-search
واختر حذف.
انتظر حتى تتغير حالة المكدس إلى DELETE_COMPLETE.
وفي الختام
في هذا المنشور ، رأينا كيف يمكن دمج Amazon Kendra و GenAI لأتمتة إنشاء بيانات وصفية ذات مغزى للصور. تعد نماذج GenAI الحديثة مفيدة للغاية لإنشاء تعليقات نصية تصف محتوى الصورة. يحتوي هذا على العديد من حالات الاستخدام الصناعية ، بدءًا من الرعاية الصحية وعلوم الحياة ، وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية ، ومنصات الأصول الرقمية ، والوسائط. يعد التعليق على الصور أمرًا ضروريًا أيضًا لبناء عالم رقمي أكثر شمولاً وإعادة تصميم تقنيات الإنترنت والميتافيرس والغامرة لتلبية احتياجات الفئات ذات التحديات المرئية في المجتمع.
يتيح البحث عن الصور من خلال التسميات التوضيحية إمكانية البحث عن المحتوى الرقمي بسهولة دون بذل جهد يدوي لهذه التطبيقات ، ويزيل جهود الازدواجية. قالب CloudFormation الذي قدمناه يجعل من السهل نشر هذا الحل لتمكين البحث عن الصور باستخدام Amazon Kendra. يمكن استخدام بنية بسيطة للصور المخزنة في Amazon S3 و GenAI لإنشاء أوصاف نصية للصور مع CDE في Amazon Kendra لتشغيل هذا الحل.
هذا هو تطبيق واحد فقط من GenAI مع Amazon Kendra. للتعمق في كيفية إنشاء تطبيقات GenAI باستخدام Amazon Kendra ، يرجى الرجوع إلى أنشئ تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدية عالية الدقة بسرعة على بيانات المؤسسة باستخدام Amazon Kendra و LangChain ونماذج اللغات الكبيرة. لإنشاء تطبيقات GenAI وتوسيع نطاقها ، نوصي بالتحقق من ذلك أمازون بيدروك.
حول المؤلف
شارالامبوس جروزاكيس هو عالم بيانات ضمن خدمات AWS الاحترافية. يتمتع بخبرة تزيد عن 11 عامًا في تطوير وقيادة علوم البيانات والتعلم الآلي ومبادرات البيانات الضخمة. يقوم حاليًا بمساعدة عملاء المؤسسات في تحديث أعباء عمل الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي داخل السحابة باستخدام أفضل ممارسات الصناعة. قبل انضمامه إلى AWS ، كان يستشير العملاء في العديد من الصناعات مثل السيارات والتصنيع والاتصالات السلكية واللاسلكية ووسائل الإعلام والترفيه وتجارة التجزئة والخدمات المالية. إنه متحمس لتمكين العملاء من تسريع رحلة الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في السحابة وتحقيق نتائج أعمال ملموسة.
بهاراتي سرينيفاسان هي عالمة بيانات في AWS Professional Services حيث تحب إنشاء أشياء رائعة على Sagemaker. إنها متحمسة لدفع قيمة الأعمال من تطبيقات التعلم الآلي ، مع التركيز على الذكاء الاصطناعي الأخلاقي. بعيدًا عن بناء تجارب ذكاء اصطناعي جديدة للعملاء ، تحب بهاراتي كتابة قصص الخيال العلمي وتتحدى نفسها برياضات التحمل.
جان ميشيل لورييه هو عالم بيانات أقدم ضمن خدمات AWS الاحترافية. يقود فرقًا تنفذ تطبيقات تعتمد على البيانات جنبًا إلى جنب مع عملاء AWS لتوليد قيمة أعمال من بياناتهم. إنه شغوف بالغوص في التكنولوجيا والتعرف على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتطبيقات الأعمال الخاصة بهم. وهو أيضًا راكب دراجات متحمس ، حيث يقوم برحلات طويلة لتعبئة الدراجات.
تانفي سينغال هو عالم بيانات ضمن خدمات AWS الاحترافية. تشمل مهاراتها ومجالات خبرتها علم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة. إنها تدعم العملاء في تطوير نماذج التعلم الآلي وحلول MLops داخل السحابة. قبل انضمامها إلى AWS ، كانت أيضًا مستشارة في العديد من الصناعات مثل شبكات النقل وتجارة التجزئة والخدمات المالية. إنها متحمسة لتمكين العملاء في رحلة البيانات / الذكاء الاصطناعي إلى السحابة.
ابهيشيك ماليجهالي شيفالينجايا هو كبير مهندسي حلول خدمات الذكاء الاصطناعي في AWS مع التركيز على Amazon Kendra. إنه متحمس لبناء التطبيقات باستخدام Amazon Kendra و Generative AI و NLP. لديه ما يقرب من 10 سنوات من الخبرة في بناء حلول البيانات والذكاء الاصطناعي لخلق قيمة للعملاء والشركات. لقد قام ببناء روبوت محادثة (شخصي) للمتعة للإجابة على أسئلة حول حياته المهنية ورحلته المهنية. خارج العمل ، يستمتع برسم صور للعائلة والأصدقاء ، ويحب إنشاء الأعمال الفنية.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-caption-creation-and-search-for-images-at-enterprise-scale-using-generative-ai-and-amazon-kendra/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 000
- 10
- 100
- 11
- 20
- 200
- 30
- 60
- 7
- a
- القدرة
- ماهرون
- من نحن
- تسريع
- الوصول
- إمكانية الوصول
- حسابي
- تحقق
- في
- نشط
- تضيف
- وأضاف
- إضافي
- وبالإضافة إلى ذلك
- متقدم
- مميزات
- دعاية
- بعد
- AI
- خدمات الذكاء الاصطناعي
- AI-بالطاقة
- AI / ML
- خوارزميات
- الكل
- السماح
- السماح
- يسمح
- على طول
- سابقا
- أيضا
- بالرغم ان
- أمازون
- أمازون كندرا
- أمازون تيكستراك
- أمازون ويب سيرفيسز
- المبالغ
- an
- تحليلات
- و
- آخر
- الأجوبة
- أي وقت
- أباتشي
- API
- تظهر
- تطبيق
- التطبيقات
- هندسة معمارية
- هي
- المنطقة
- المناطق
- حول
- الأعمال الفنية
- AS
- الأصول
- إدارة الأصول
- مساعدة
- أسوشيتد
- افترض
- At
- سمات
- المعزز
- زيادة واقع
- أتمتة
- الآلي
- أوتوماتيك
- تلقائيا
- أتمتة
- السيارات
- متاح
- AWS
- تكوين سحابة AWS
- الخدمات المهنية AWS
- على أساس
- BE
- شاطئ
- أصبح
- قبل
- وراء
- أفضل
- أفضل الممارسات
- ما بين
- كبير
- البيانات الكبيرة
- نساعدك في بناء
- ابني
- يبني
- بنيت
- الأعمال
- تطبيقات الأعمال
- لكن
- by
- حساب
- دعوة
- تسمى
- CAN
- قدرة
- تعليق
- التوظيف
- حقيبة
- الحالات
- الأقسام
- كتالوجات
- تلبية
- احتفالاتنا
- مركزية
- معين
- سلسلة
- تحدى
- تحدى
- فرصة
- المغير
- التغييرات
- الأحرف
- chatbot
- تدقيق
- اختار
- اختيار
- تصنيف
- سريري
- التجارب السريرية
- سحابة
- الكود
- قهوة
- الأعمدة
- مجموعة
- الجمع بين
- مشترك
- إكمال
- مكونات
- الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- مفهوم
- نظرت
- كنسولات
- consultants
- الاستشارات
- تحتوي على
- يحتوي
- محتوى
- جيل المحتوى
- استمرار
- رائع
- منظمة
- تصحيح
- المقابلة
- التكلفة
- التكاليف
- استطاع
- خلق
- خلق القيمة
- خلق
- خلق
- الإبداع
- حاسم
- حاليا
- على
- العملاء
- التخصيص
- تصميم
- حسب الطلب
- البيانات
- إثراء البيانات
- بحيرة البيانات
- علم البيانات
- عالم البيانات
- قواعد البيانات
- يوم
- أيام
- أعمق
- الافتراضات
- تم التوصيل
- الطلب
- شرح
- يعتمد
- نشر
- نشر
- نشر
- نشر
- ينشر
- وصف
- وصف
- تصميم
- المصممين
- تصاميم
- مكتب
- افضل الرحلات السياحية
- مفصلة
- تفاصيل
- بكشف أو
- المطور
- المطورين
- تطوير
- مختلف
- رقمي
- الأصول الرقمية
- الرقمية لإدارة الأصول
- المحتوى الرقمي
- العالم الرقمي
- مباشرة
- عرض
- خامد
- با الطبيب
- أطباء
- وثيقة
- وثائق
- كلب
- المجالات
- التنزيلات
- قيادة
- مدفوع
- قيادة
- أثناء
- كل
- أسهل
- بسهولة
- التجارة الإلكترونية
- طبعة
- بكفاءة
- جهد
- جهود
- يقضي على
- الموظفين
- تمكين
- تمكين
- تمكن
- تمكين
- نقطة النهاية
- محرك
- المخصب
- إثراء
- ضمان
- مشروع
- الشركات
- ترفيه
- متحمس
- معدات
- ERP
- تقدير
- أخلاقي
- حتى
- EVER
- كل
- كل يوم
- كل شخص
- مثال
- أمثلة
- موجود
- الخبره في مجال الغطس
- خبرة
- خبرة
- إطالة
- استخراج
- مقتطفات
- جدا
- الوجه
- للعائلات
- الأزياء
- أسرع
- الميزات
- المميزات
- قليل
- خيال
- قم بتقديم
- مالي
- الخدمات المالية
- الشركات
- تناسب
- مرونة
- تركز
- متابعيك
- في حالة
- النموذج المرفق
- مجانًا
- الاصدقاء
- تبدأ من
- مرح
- وظيفة
- وظيفة
- وظائف
- إضافي
- لعبة
- مغير اللعبة
- ألعاب
- بوابة
- توليد
- ولدت
- يولد
- توليد
- جيل
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- خير
- Graphic
- أرض
- تجمع
- توجيه
- أجهزة التبخير
- يملك
- وجود
- he
- الرعاية الصحية
- مفيد
- مساعدة
- يساعد
- لها
- مرتفع
- له
- استضافت
- المضيفين
- ساعات العمل
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- محور
- ضخم
- تحديد
- هوية
- صورة
- البحث عن الصور
- صور
- تخيل
- غامرة
- تحقيق
- أهمية
- تحسن
- in
- تتضمن
- بما فيه
- شامل
- مؤشر
- مفهرس
- بشكل فردي
- الصناعات
- العالمية
- معلومات
- بالمعلومات
- المبادرات
- رؤى
- ذكي
- تفاعل
- Internet
- تقاطع طرق
- إلى
- التذرع
- يتضرع
- IT
- انضمام
- رحلة
- JPG
- م
- واحد فقط
- الكلمات المفتاحية
- معروف
- بحيرة
- لغة
- كبير
- إطلاق
- طبقات
- قيادة
- يؤدي
- تعلم
- تعلم
- يترك
- مرخص
- يكمن
- الحياة
- علوم الحياة
- مثل
- المواقع
- الخدمات اللوجستية
- طويل
- بحث
- أبحث
- الكثير
- يحب
- منخفض
- منخفضة التكلفة
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- المحافظة
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- إدارة
- كتيب
- يدويا
- تصنيع
- الصناعة التحويلية
- التسويق
- شركات التسويق
- مباراة
- me
- معنى
- ذات مغزى
- يعني
- الوسائط
- طبي
- تعرف علي
- البيانات الوصفية
- ميتافيرس من
- طرق
- مایکروسافت
- ربما
- مزيج
- ML
- MLOps
- نموذج
- عارضات ازياء
- تعديل
- شهريا
- الأكثر من ذلك
- علاوة على ذلك
- التصوير بالرنين المغناطيسي
- متعدد
- يجب
- الاسم
- طبيعي
- معالجة اللغات الطبيعية
- التنقل
- قائمة الإختيارات
- ضروري
- حاجة
- بحاجة
- إحتياجات
- شبكة
- الشبكات
- الشبكة العصبية
- جديد
- حديثا
- التالي
- البرمجة اللغوية العصبية
- مفكرة
- ملاحظة
- رواية
- كثير
- موضوع
- الأجسام
- الحصول على
- of
- عرض
- عروض
- غالبا
- on
- ONE
- online
- فقط
- المصدر المفتوح
- تعمل
- عمليات
- خيار
- or
- الطلبات
- منظمة
- لنا
- خارج
- النتائج
- في الخارج
- على مدى
- الخاصة
- صفحة
- صفحات
- خبز
- المعلمات
- متنزهات
- خاص
- خاصة
- عاطفي
- مجتمع
- إلى
- نفذ
- أداء
- الشخصية
- لوحات حائط
- قطعة
- تخطيط
- منصات التداول
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- لعب
- البوينت
- سياسات الخصوصية والبيع
- صور
- إمكانيات
- منشور
- يحتمل
- قوة
- مدعوم
- الممارسات
- تنبأ
- تنبؤات
- الشروط
- بريزنتشين
- قدم
- في المقام الأول
- قبل
- عملية المعالجة
- معالجتها
- العمليات
- معالجة
- المنتج
- الإنتــاج
- المنتجات
- محترف
- المتوقع
- دليل
- دليل على المفهوم
- المقترح
- تزود
- المقدمة
- ويوفر
- توفير
- تقديم
- جودة
- الاستفسارات
- الأسئلة المتكررة
- بسرعة
- نطاق
- تتراوح
- المرتبة
- الطفح الجلدي
- نادي القراءة
- في الوقت الحقيقي
- واقع
- سبب
- المبالغ المستلمة
- اعتراف
- الاعتراف
- نوصي
- موصى به
- أحمر
- إعادة التصميم
- تخفيض
- مكرر
- منطقة
- ذات الصلة
- أداء
- إستبدال
- مستودع
- ممثلة
- بحث
- الباحثين
- مورد
- الموارد
- نتيجة
- مما أدى
- النتائج
- بيع بالتجزئة
- حق
- الأدوار
- يجري
- sagemaker
- رأى
- تحجيم
- حجم
- التحجيم
- مبعثر
- جدول
- علوم
- القصص الخيالي
- علوم
- عالم
- الإستراحة
- بحث
- محرك البحث
- البحث
- أقسام
- أمن
- كبير
- حساسية
- الخدمة
- خدماتنا
- إعدادات
- عدة
- الأشكال
- مشاركة
- هي
- إظهار
- أظهرت
- يظهر
- جانب
- الاشارات
- المواقع
- المقاس
- مهارات
- So
- العدالة
- وسائل التواصل الاجتماعي
- جاليات
- حل
- الحلول
- بعض
- مكاني
- تختص
- خطاب
- رياضة
- كومة
- المسرح
- مراحل
- ابتداء
- دولة من بين الفن
- الحالة
- خطوة
- خطوات
- لا يزال
- تخزين
- متجر
- تخزين
- فروعنا
- قصص
- تخزين
- قصتنا
- القص
- صريح
- منظم
- الشبكات الفرعية
- لاحق
- بعد ذلك
- هذه
- مناسب
- تزويد
- سلسلة التوريد
- إدارة الأمدادات
- الدعم
- الدعم
- تزامن
- أنظمة
- جدول
- الأجهزه اللوحيه
- TAG
- أخذ
- يأخذ
- مع الأخذ
- المهام
- الأذواق
- ضريبة
- فريق
- فريق
- التكنولوجيا
- التكنولوجيا
- الاتصالات
- قالب
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- تجربه بالعربي
- اختبار
- من
- أن
- •
- ميتافيرس
- من مشاركة
- منهم
- then
- هناك.
- وبالتالي
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- الأشياء
- هؤلاء
- الآلاف
- عبر
- إلى
- سويا
- أداة
- أدوات
- تواصل
- متدرب
- قادة الإيمان
- وسائل النقل
- اكثر شيوعا
- محاكمات
- يثير
- أثار
- اثنان
- أنواع
- عادة
- مظلة
- مع
- فهم
- فهم
- فريد من نوعه
- حتى
- تم التحميل
- URL
- us
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستعمل
- مستخدم
- تجربة المستخدم
- المستخدمين
- يستخدم
- استخدام
- قيمنا
- تشكيلة
- مختلف
- كبير
- بائع
- الباعة
- جدا
- بواسطة
- فيديو
- ألعاب الفيديو
- مرئي
- رؤيتنا
- تريد
- وكان
- we
- الويب
- خدمات ويب
- المواقع
- حسن
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- متى
- التي
- في حين
- واسع
- مدى واسع
- على نطاق أوسع
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- كلمة
- للعمل
- عامل
- العالم
- سوف
- اكتب
- جاري الكتابة
- أشعة سينية
- سنوات
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت