AWS tähistab 5-aastast innovatsiooni koos Amazon SageMakeriga

Vaid 5 aastaga on kuulanud kümneid tuhandeid kliente Amazon SageMaker luua miljoneid mudeleid, koolitada miljardite parameetritega mudeleid ja genereerida sadu miljardeid igakuiseid ennustusi.

Masinõppe (ML) paradigma muutuse seemned olid olemas aastakümneid, kuid praktiliselt lõputu arvutusvõimsuse, andmete massilise leviku ja ML-tehnoloogiate kiire arengu tõttu on klientidel kõigis tööstusharudes nüüd juurdepääs selle ümberkujundamisele. kasu. Selle võimaluse ärakasutamiseks ja ML-i uurimislaborist välja viimiseks organisatsioonide kätte lõi AWS Amazon SageMakeri. Tänavu tähistame Amazon SageMakeri, meie lipulaeva täielikult hallatava ML-teenuse, mis käivitati AWS re:Invent 5 raames ja millest sai üks kiiremini kasvavaid teenuseid AWS-i ajaloos, 2017. aastapäeva.

AWS käivitas Amazon SageMakeri, et murda ML-i tõkked ja demokratiseerida juurdepääs tipptehnoloogiale. Täna võis see edu tunduda vältimatu, kuid 2017. aastal nõudis ML siiski erioskusi, mida tavaliselt omas piiratud rühm arendajaid, teadlasi, doktorante või ettevõtteid, kes ehitasid oma äri ML-i ümber. Varem pidid arendajad ja andmeteadlased andmed esmalt visualiseerima, teisendama ja eeltöötlema vormingutesse, mida algoritmid saaksid kasutada mudelite koolitamiseks, mis nõudis tohutul hulgal arvutusvõimsust, pikki koolitusperioode ja pühendunud meeskondi, et hallata keskkondi, mis sageli hõlmasid mitut GPU-d. lubatud serverid ja terve hulk käsitsi jõudluse häälestamist. Lisaks nõudis koolitatud mudeli juurutamine rakenduses teistsuguseid erioskusi rakenduste kujundamisel ja hajutatud süsteemides. Kuna andmekogumid ja muutujad kasvasid, pidid ettevõtted seda protsessi kordama, et õppida ja areneda uuest teabest, kuna vanemad mudelid vananesid. Need väljakutsed ja tõkked tähendasid, et ML oli enamiku jaoks kättesaamatus, välja arvatud hästi rahastatud organisatsioonid ja teadusasutused.

Uue ajastu koidik masinõppes

Seetõttu tutvustasime Amazon SageMakerit, meie lipulaeva ML-i hallatavat teenust, mis võimaldab arendajatel, andmeteadlastel ja ärianalüütikutel kiiresti ja lihtsalt andmeid ette valmistada ning kvaliteetseid ML-mudeleid mastaapselt koostada, koolitada ja juurutada. Viimase 5 aasta jooksul oleme lisanud rohkem kui 250 uut funktsiooni ja võimalust, sealhulgas maailma esimene integreeritud arenduskeskkond (IDE) ML-i jaoks, silujad, mudelimonitorid, profileerijad, AutoML, funktsioonide pood, koodivabad võimalused ja esimene spetsiaalselt loodud pideva integreerimise ja pideva edastamise (CI/CD) tööriist, mis muudab ML-i pilves ja ääreseadmetes vähem keerukaks ja skaleeritavamaks.

2021. aastal lükkasime demokratiseerimise veelgi kaugemale, et muuta ML rohkematele kasutajatele kättesaadavaks. Amazon SageMaker võimaldab rohkematel inimrühmadel luua ML-mudeleid, sealhulgas ilma koodita keskkonda Amazon SageMakeri lõuend ML-kogemuseta ärianalüütikutele, samuti seadistamata ja tasuta ML-i keskkond, kus õpilased saavad ML-i kiiremini õppida ja katsetada.

Täna saavad kliendid teha uuendusi Amazon SageMakeriga, kasutades selleks erinevaid tööriistu – IDE-d andmeteadlastele ja koodivaba liides ärianalüütikutele. Nad saavad ML jaoks juurde pääseda suurele hulgale struktureeritud andmetele (tabeliandmed) ja struktureerimata andmetele (foto, video ja heli), neid sildistada ja töödelda. Amazon SageMakeriga saavad kliendid optimeeritud infrastruktuuri abil treeninguid tundidest minutiteni lühendada. Lõpuks saavad kliendid automatiseerida ja standardida masinõppetoiminguid (MLOps) kogu oma organisatsioonis, et luua, koolitada, juurutada ja hallata mudeleid ulatuslikult.

Uued funktsioonid järgmise põlvkonna innovatsiooni jaoks

Edaspidi jätkab AWS uute funktsioonide agressiivset arendamist, mis aitavad klientidel ML-i edasi arendada. Näiteks Amazon SageMakeri mitme mudeli lõpp-punktid (MME) võimaldavad klientidel juurutada tuhandeid ML-mudeleid ühes Amazon SageMakeri lõpp-punktis ja vähendada kulusid, jagades kõigi mudelite vahel lõpp-punkti taga olevaid eksemplare. Kuni viimase ajani toetati MME-sid ainult CPU-del, kuid Amazon SageMaker MME-d toetavad nüüd GPU-sid. Kliendid saavad kasutada Amazon SageMaker MME-d süvaõppemudelite juurutamiseks GPU eksemplaridel ja säästa kuni 90% kuludest, juurutades tuhandeid süvaõppemudeleid ühte mitme mudeli lõpp-punkti. Amazon SageMaker on laiendanud ka arvutusoptimeeritud tuge Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) eksemplarid, mida toidab AWS Graviton 2 ja Graviton 3 protsessorid, mis sobivad hästi CPU-põhiseks ML-i järeldamiseks, et kliendid saaksid oma töökoormuse jaoks optimaalse eksemplari tüübi mudeleid juurutada.

Amazon SageMakeri kliendid vabastavad masinõppe võimsuse

Iga päev pöörduvad igas suuruses ja kõigis tööstusharudes kliendid Amazon SageMakeri poole, et katsetada, uuendada ja juurutada ML-mudeleid lühema ajaga ja väiksemate kuludega kui kunagi varem. Selle tulemusena nihkuvad vestlused praegu võimaliku kunstilt ML-i abil uute produktiivsuse tasemete vallandamisele. Tänapäeval on sellised kliendid nagu Capital One ja Fannie Mae finantsteenuste valdkonnas, Philips ja AstraZeneca tervishoiu ja bioteaduste valdkonnas, Conde Nast ja Thomson Reuters meedias, NFL ja Vormel 1 spordis, Amazon ja Mercado Libre jaemüügis ning Siemens ja Bayer tööstussektor kasutab äriinnovatsiooni kiirendamiseks AWS-is ML-teenuseid. Nad ühinevad kümnete tuhandete teiste Amazon SageMakeri klientidega, kes kasutavad teenust, et hallata miljoneid mudeleid, koolitada miljardite parameetritega mudeleid ja teha iga kuu sadu miljardeid ennustusi.

Rohkem uuendusi ootavad. Seniks aga teeme pausi, et maitsta meie klientide saavutusi.

Thomson Reuters

Thomson Reuters, juhtiv äriteabeteenuste pakkuja, kasutab Amazon SageMakeri võimalusi oma klientidele intuitiivsemate teenuste loomiseks.

"Otsime pidevalt tugevaid tehisintellektil põhinevaid lahendusi, mis tagaksid pikaajalise positiivse investeeringutasuvuse," ütles Thomson Reuters Labsi inseneridirektor Danilo Tommasina. „Amazon SageMaker on meie tehisintellekti uurimis- ja arendustöös kesksel kohal. See võimaldab meil tõhusalt viia läbi küpsete ja kõrgelt automatiseeritud lahenduste uurimistööd. Amazon SageMaker Studio abil saavad teadlased ja insenerid keskenduda äriprobleemide lahendamisele kõigi nende ML-i töövoo jaoks vajalike tööriistadega ühes IDE-s. Teostame kõik oma ML-i arendustegevused, sealhulgas sülearvutid, eksperimentide haldamine, ML-i konveieri automatiseerimine ja silumine otse Amazon SageMaker Studio kaudu.

Sales Force

Maailma juhtiv CRM-i platvorm Salesforce teatas hiljuti uutest integratsioonidest, mis võimaldavad kasutada Amazon SageMakerit koos Salesforce'i AI-tehnoloogia Einsteiniga.

"Salesforce Einstein on esimene terviklik tehisintellekt CRM-i jaoks ja võimaldab igal ettevõttel saada oma klientide suhtes targemaks ja ennustavamaks, kasutades integreeritud AI-tehnoloogiate komplekti müügi, turunduse, kaubanduse, teeninduse ja IT jaoks," ütles Einsteini EVP Rahul Auradkar. ja Salesforce'i ühtsed andmeteenused. „Üks suurimaid väljakutseid, millega ettevõtted täna silmitsi seisavad, on nende andmete silotamine. Andmeid on keeruline koondada, et tagada klientide reaalajas kaasamine kõigis kontaktpunktides ja koguda sisukat äriteavet. Salesforce'i reaalajas kliendiandmete platvormil Genie töötav Salesforce'i ja Amazon SageMakeri integratsioon võimaldab andmemeeskondadel sujuva juurdepääsu ühtsetele ja ühtlustatud kliendiandmetele, et luua ja koolitada Amazon SageMakeris ML-mudeleid. Ja pärast kasutuselevõttu saab neid Amazon SageMakeri mudeleid kasutada koos Einsteiniga ennustuste ja arusaamade loomiseks kogu Salesforce'i platvormil. AI arenedes jätkame Einsteini täiustamist kaasa-oma-modelleerimisega (BYOM), et kohtuda arendajate ja andmeteadlastega seal, kus nad töötavad.

Meta AI

Meta AI on tehisintellekti labor, mis kuulub ettevõttele Meta Platforms Inc.

"Meta AI on teinud koostööd AWS-iga, et täiustada torch.distributedit, et aidata arendajatel oma koolitust Amazon SageMakeri ja Trainium-põhiste eksemplaride abil laiendada," ütles Geeta Chauhan, Meta AI rakendusliku tehisintellekti insenerijuht. "Nende täiustuste abil oleme meie testide põhjal näinud suurte mudelite treeninguaja vähenemist. Meil on hea meel näha, et Amazon SageMaker toetab PyTorchi jaotatud koolitust ML-i innovatsiooni kiirendamiseks.

Tyson Foods Inc.

Tyson Foods Inc., üks maailma suurimaid lihatöötlejaid ja turundajaid, tugineb Amazon SageMakerile, Amazon SageMaker Ground Truthja AWS Panoraam tõhususe parandamiseks.

"Tõhus toimimine on Tyson Foodsi peamine prioriteet," ütles Tyson Foods Inc. areneva tehnoloogia vanemjuht Barret Miller. "Kasutame AWS-is ML-i abil töötavat arvutinägemist, et parandada tootmise efektiivsust, automatiseerida protsesse ja parandada aeganõudvat või veaohtlikud ülesanded. Tegime koostööd Amazon Machine Learning Solutions Labiga, et luua Amazon SageMaker Ground Truthi ja AWS Panorama abil tipptasemel objektituvastusmudel. Selle lahendusega saame peaaegu reaalajas ülevaate, mis aitab meil toota vajalikke varusid, minimeerides samal ajal raiskamist.

Autodesk

AutoCAD on Autodeski kaubanduslik arvutipõhine projekteerimis- ja koostamistarkvararakendus. AutoCAD tugineb oma generatiivse projekteerimisprotsessi optimeerimisel Amazon SageMakerile.

"Soovisime anda AutoCADi klientidele võimaluse olla tõhusamad, pakkudes isikupärastatud ja õigeaegseid kasutusnõuandeid ja teadmisi, tagades, et nende AutoCADis veedetud aeg on võimalikult produktiivne," ütles AutoCADi tootehalduse direktor Dania El Hassan. , Autodeskis. "Amazon SageMaker oli oluline tööriist, mis aitas meil pakkuda kasutajatele ennetavaid käske ja otseteede soovitusi, võimaldades neil saavutada uusi võimsaid disainitulemusi."

Torc.ai

Amazon SageMakeri ja Amazon SageMakeri hajutatud andmete paralleelteegi (SMDDP) abil Torc.ai, autonoomsete sõidukite liider alates 2005. aastast, turustab isejuhtivaid veokeid ohutuks, püsivaks ja pikamaatransiidiks kaubaveotööstuses.

"Minu meeskond suudab nüüd hõlpsalt juhtida suuremahulisi hajutatud koolitustöid, kasutades Amazon SageMakeri mudelikoolitust ja Amazon SageMakeri hajutatud andmete paralleelteeki (SMDDP), mis hõlmab terabaiti koolitusandmeid ja miljonite parameetritega mudeleid," ütles Derek Johnson, Vice. Torc.ai tehnikaosakonna president. „Amazon SageMakeri jaotatud mudelikoolitus ja SMDDP on aidanud meil sujuvalt skaleerida, ilma et peaksime koolituse infrastruktuuri haldama. See vähendas meie mudelite koolitamiseks kuluvat aega mitmelt päevalt mõnele tunnile, võimaldades meil oma disainitsüklit tihendada ja tuua autoparki uusi autonoomseid võimalusi kiiremini kui kunagi varem.

LG AI-uuringud

LG AI Researchi eesmärk on juhtida AI järgmist ajastut, kasutades Amazon SageMakerit ML-mudelite kiiremaks koolitamiseks ja juurutamiseks.

„Hiljuti debüteerisime Tilda, tehisintellekti kunstniku, mida toetab EXAONE, ülihiiglaslik AI süsteem, mis suudab töödelda 250 miljonit kõrglahutusega kujutise-teksti paari andmestikku,“ ütles LG AI Researchi asepresident ja visionlabori juht Seung Hwan Kim. „Multimodaalsusega tehisintellekt võimaldab Tildal ise luua uue pildi, mis võimaldab uurida väljaspool tajutavat keelt. Amazon SageMaker oli selle skaleerimise ja hajutatud koolitusvõimaluste tõttu EXAONE arendamisel hädavajalik. Täpsemalt, selle ülihiiglase tehisintellekti koolitamiseks vajaliku tohutu arvutustöö tõttu on tõhus paralleeltöötlus väga oluline. Samuti pidime pidevalt haldama suuremahulisi andmeid ja olema paindlikud, et vastata uutele andmetele. Kasutades Amazon SageMakeri mudelikoolitust ja hajutatud koolitusteeke, optimeerisime hajutatud koolitust ja koolitasime mudelit 59% kiiremini – ilma meie koolituskoodi suuremate muudatusteta.

Muelleri veetooted

Mueller Water Products toodab projekteeritud ventiile, tuletõrjehüdrante, toruühendus- ja remonditooteid, mõõtetooteid, lekketuvastuslahendusi ja palju muud. See kasutas Amazon SageMakerit uuendusliku ML-lahenduse väljatöötamiseks, et tuvastada veeleket kiiremini.

"Meie eesmärk on säästa 7.7. aastaks 2027 miljardit gallonit veekadu," ütles Dave Johnston, Mueller Water Productsi nutika infrastruktuuri direktor. „Tänu Amazon SageMakerile ehitatud ML-mudelitele oleme parandanud meie akustilisel põhineva anomaaliate tuvastamise süsteemi EchoShore-DX täpsust. Tänu sellele saame lekke ilmnemisest kommunaalteenuste kliente kiiremini teavitada. See lahendus on 675. aastal säästnud hinnanguliselt 2021 miljonit gallonit vett. Meil ​​on hea meel jätkata AWS ML teenuste kasutamist, et veelgi täiustada oma tehnoloogiaportfelli ning jätkata oma kommunaalteenuste klientidega sõidu tõhusust ja jätkusuutlikkust.

Canva

Canva, populaarse veebikujunduse ja avaldamise tööriista tootja, toetub kiireks rakendamiseks Amazon SageMakeri võimsusele.

"Canva ulatuslikuks kasvamiseks vajasime tööriista, mis aitaks meil uusi funktsioone ilma viivituste ja probleemideta käivitada," ütles Canva andmeplatvormide juht Greg Roodt. „Amazon SageMakeri kohanemisvõime võimaldas meil hallata rohkem ülesandeid vähemate ressurssidega, mille tulemuseks oli kiirem ja tõhusam töökoormus. See andis meie insenerimeeskonnale kindlustunde, et nende käivitatud funktsioonid skaalaltuvad vastavalt nende kasutusjuhtudele. Amazon SageMakeriga juurutasime oma tekstist pildiks mudeli kahe nädala jooksul, kasutades võimsat hallatud infrastruktuuri, ja loodame lähitulevikus laiendada seda funktsiooni oma miljonite kasutajate jaoks.

Inspireerima

Tarbijakeskne tervishoiuteabeteenus Inspire toetub Amazon SageMakerile, et pakkuda tõhusat teavet parema hoolduse, ravi ja tulemuste kohta.

"Meie sisusoovitusmootor on meie väärtuspakkumise peamine tõukejõud," ütles Inspire'i tegevjuht ja asutaja Brian Loew. "Kasutame seda oma kasutajate (kes elavad teatud tingimustega) suunamiseks asjakohastele ja konkreetsetele postitustele või artiklitele. Amazon SageMakeriga saame hõlpsasti luua, koolitada ja juurutada süvaõppe mudeleid. Meie täiustatud ML-lahendus, mis põhineb Amazon SageMakeril, aitab meil parandada meie sisusoovitusmootori võimet soovitada asjakohast sisu 2 miljonile registreeritud kasutajale, kasutades meie 1.5 miljardi sõnaga raamatukogu 3,600 tingimusel. Amazon SageMaker on võimaldanud meil patsiente ja hooldajaid täpselt ühendada isikupärasema sisu ja ressurssidega, sealhulgas haruldaste haiguste teabe ja raviviisidega.

ResMed

ResMed on juhtiv pilveühendusega lahenduste pakkuja uneapnoe, KOK-i, astma ja muude krooniliste haigustega inimestele. 2014. aastal tõi ResMed turule MyAiri, isikupärastatud teraapiahaldusplatvormi ja -rakenduse, mis võimaldab patsientidel jälgida uneravi.

"Enne Amazon SageMakerit said kõik MyAiri kasutajad rakendusest samaaegselt samu sõnumeid, olenemata nende seisundist," ütles ResMedi andmeteaduse asepresident Badri Raghavan. „Amazon SageMaker on võimaldanud meil suhelda patsientidega MyAiri kaudu, lähtudes nende kasutatavast konkreetsest ResMedi seadmest, ärkvelolekuajast ja muudest kontekstuaalsetest andmetest. Kasutame ära mitmeid Amazon SageMakeri funktsioone, et koolitada mudelkonveierid ja valida juurutamise tüübid, sealhulgas peaaegu reaalajas ja partii järeldused, et pakkuda kohandatud sisu. Amazon SageMaker on võimaldanud meil saavutada eesmärki juurutada ML-i võimalused kogu maailmas, juurutades mudelid kuude asemel päevade või nädalate jooksul.

Verisk

Verisk pakub ekspertide andmepõhiseid analüütilisi teadmisi, mis aitavad ettevõtetel, inimestel ja ühiskonnal muutuda tugevamaks, vastupidavamaks ja jätkusuutlikumaks. See kasutab ML-i töövoogude sujuvamaks muutmiseks rakendust Amazon SageMaker.

"Verisk ja Vexcel teevad tihedat koostööd, et salvestada ja töödelda tohutul hulgal andmeid AWS-is, sealhulgas Vexceli ülikõrge eraldusvõimega aeropiltide andmeid, mis on jäädvustatud 26 riigis üle maailma," ütles Jeffrey C. Taylor, Verisk 3D Visuali president. Intelligentsus. "Amazon SageMaker aitab meil sujuvamaks muuta ML-i ja MLOpsi meeskondade tööd, võimaldades meil keskenduda oma klientide vajaduste rahuldamisele, sealhulgas kinnisvara sidusrühmadele kindlustuses, kinnisvaras, ehituses ja mujal."

Smartocto BV

Amazon SageMakeri abiga pakub Smartocto BV ML-i juhitud sisuanalüütikat 350 uudistetoimetajale ja meediaettevõttele üle maailma.

"Kuna äri laienes, pidime lihtsustama oma ML-mudelite kasutuselevõttu, vähendama turule jõudmise aega ja laiendama oma tootepakkumist," ütles Smartocto andmedirektor Ilija Susa. "Kuid avatud lähtekoodiga ja pilvelahenduste kombineerimine meie ML-i töökoormuste isehojutamiseks oli järjest aeganõudvam. Viisime oma ML-mudelid üle Amazon SageMakeri lõpp-punktidesse ja lansseerisime vähem kui 3 kuuga uue AWS-põhise lahenduse Smartify. Smartify kasutab Amazon SageMakerit, et pakkuda peaaegu reaalajas ennustavat toimetusanalüüsi, mis aitab klientidel oma sisu täiustada ja vaatajaskonda laiendada.

Visualfabriq

Visualfabriq pakub rakendatud tehisintellekti võimalustega tulude haldamise lahendust mõnele maailma juhtivale pakendatud tarbekaupade ettevõttele. See kasutab Amazon SageMakerit, et parandada ML-mudelite jõudlust ja täpsust mastaabis.

"Soovisime kohandada oma tehnoloogiapakki, et parandada jõudlust ja mastaapsust ning muuta mudelite lisamine, värskendamine ja ümberõpe lihtsamaks," ütles Jelle Verstraaten, Visualfabriqi nõudluse prognoosi, tehisintellekti ja tulude kasvu juhtimise meeskonna juht. „Amazon SageMakerile ülemineku suurim mõju on olnud meie lahenduse jõudluse märkimisväärne paranemine. Käitades järeldusi veebiserverite asemel pühendatud serverites, on meie lahendus tõhusam ning kulud ühtlased ja läbipaistvad. Parandasime oma nõudluse prognoositeenuse reageerimisaega – mis ennustab reklaamitegevuse mõju jaemüüja müügimahule – 200% võrra ja võtsime kasutusele skaleeritava lahenduse, mis nõuab vähem käsitsi sekkumist ja kiirendab uute klientide liitumist.

Sophos

Sophos, ülemaailmne liider järgmise põlvkonna küberturbelahenduste ja -teenuste vallas, kasutab Amazon SageMakerit oma ML-mudelite tõhusamaks koolitamiseks.

"Meie võimas tehnoloogia tuvastab ja kõrvaldab kavalalt pahavaraga kaetud failid," ütles Sophose tehisintellekti juht Konstantin Berlin. XGBoosti mudelite kasutamine mitme terabaidi suuruste andmekogumite töötlemiseks oli aga äärmiselt aeganõudev ja mõnikord pole see piiratud mäluruumiga lihtsalt võimalik. Amazon SageMakeri hajutatud koolitusega saame edukalt treenida kergekaalulist XGBoost mudelit, mis on kettalt (kuni 25 korda väiksem) ja mälumahus (kuni viis korda väiksem) kui tema eelkäija. Kasutades Amazon SageMakeri automaatset mudelite häälestamist ja hajutatud väljaõpet kohapealsetel eksemplaridel, saame kiiresti ja tõhusamalt mudeleid muuta ja ümber õpetada, ilma et kohandaksime aluseks olevat koolitusinfrastruktuuri, mis on vajalik nii suurte andmehulkade jaoks.

Northwestern University

Northwesterni ülikooli tehisintellekti magistriõppe (MSAI) üliõpilastele tehti ringkäik Amazon SageMaker Studio Lab enne selle kasutamist häkatoni ajal.

"Amazon SageMaker Studio Labi kasutuslihtsus võimaldas õpilastel kiiresti rakendada oma õpitut loovate lahenduste loomiseks," ütles MSAI programmi asedirektor Mohammed Alam. „Ootasime, et õpilased tabavad lühikese 5-tunnise võistluse jooksul loomulikult takistusi. Selle asemel ületasid nad meie ootusi, mitte ainult ei viinud lõpule kõik projektid, vaid esitasid ka muljetavaldavaid esitlusi, milles nad rakendasid keerulisi ML-i kontseptsioone oluliste reaalmaailma probleemide lahendamiseks.

Rensselaer Polütehniline Instituut

New Yorgi tehnoloogiauuringute ülikool Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) kasutab Amazon SageMaker Studiot, et aidata õpilastel kiiresti õppida ML-kontseptsioone.

"RPI-l on üks võimsamaid superarvuteid maailmas, kuid tehisintellektil on järsk õppimiskõver," ütles arvutiteaduse professor Mohammed J. Zaki. „Vajasime viisi, kuidas õpilased saaksid kulutõhusalt alustada. Amazon SageMaker Studio Labi intuitiivne liides võimaldas meie õpilastel kiiresti alustada ja pakkus võimsat GPU-d, võimaldades neil töötada oma nurgakiviprojektide jaoks keerukate süvaõppemudelitega.

Hongkongi Kutsehariduse Instituut

Hongkongi Kutsehariduse Instituudi IT-osakond (Lee Wai Lee) kasutab Amazon SageMaker Studio Labi, et pakkuda õpilastele võimalusi töötada reaalsete ML-projektidega.

"Kasutame Amazon SageMaker Studio Labi ML ja Pythoniga seotud põhikursustes, mis annavad õpilastele tugeva aluse paljudes pilvetehnoloogiates," ütles Cyrus Wong, vanemlektor. „Amazon SageMaker Studio Lab võimaldab meie õpilastel saada praktilisi kogemusi reaalmaailma andmeteaduse projektidega, ilma et peaksime seadistustesse või konfiguratsioonidesse takerduma. Erinevalt teistest müüjatest on see õpilastele mõeldud Linuxi masin, mis võimaldab neil teha palju rohkem kodeerimisharjutusi.

MapmyIndia

MapmyIndia, India juhtiv digitaalsete kaartide, georuumilise tarkvara ja asukohapõhiste asjade Interneti (IoT) tehnoloogiate pakkuja, kasutab Amazon SageMakerit oma ML-mudelite koostamiseks, koolitamiseks ja juurutamiseks.

„MapmyIndia ja meie ülemaailmne platvorm Mappls pakuvad tugevat, ülitäpset ja ülemaailmset tehisintellekti- ja arvutinägemispõhist satelliidi- ja tänavakujutistel põhinevat analüütikat paljudeks kasutusjuhtudeks, näiteks majandusarengu, rahvastiku kasvu, põllumajanduse mõõtmiseks. väljund, ehitustegevus, tänavamärkide tuvastamine, maa segmenteerimine ja teemuutuste tuvastamine,” ütles MapmyIndia tegevjuht ja tegevdirektor Rohan Verma. „Meie võime luua, koolitada ja kasutusele võtta mudeleid kiirusega ja täpselt eristab meid teistest. Meil on hea meel teha koostööd AWS-iga meie AI/ML-i pakkumiste osas ja oleme põnevil Amazon SageMakeri võimest seda kiiresti laiendada.

Kindel

SatSure, Indias asuv liider otsustuste luurelahenduste vallas, mis kasutab Maa vaatlusandmeid arusaamade loomiseks, toetub Amazon SageMakerile, et valmistada ja koolitada petabaite ML-andmeid.

"Kasutame Amazon SageMakerit petabaitide EO-, GIS-i, finants-, teksti- ja äriandmete kogumiseks, kasutades selle AI/ML-i võimalusi oma mudelite kiireks uuendamiseks ja skaleerimiseks," ütles SatSure'i tegevjuht Prateep Basu. "Oleme AWS-i kasutanud alates 2017. aastast ja oleme aidanud finantsasutustel laenata enam kui 2 miljonile talunikule Indias, Nigeerias ja Filipiinidel, jälgides samal ajal iganädalaselt 1 miljonit ruutkilomeetrit."

Järeldus

Amazon SageMakeriga alustamiseks külastage aws.amazon.com/sagemaker.

---

Teave Autor

Ankur Mehrotra liitus Amazoniga 2008. aastal ja on praegu Amazon SageMakeri peadirektor. Enne Amazon SageMakerit töötas ta Amazon.com-i reklaamisüsteemide ja automatiseeritud hinnakujundustehnoloogia loomisega.