AWS propose de nouveaux guides sur l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'IA générative pour planifier votre stratégie d'IA | Services Web Amazon

Les percées en matière d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) font la une des journaux depuis des mois, et pour cause. Les capacités émergentes et évolutives de cette technologie promettent de nouvelles opportunités commerciales pour les clients de tous les secteurs et industries. Mais la rapidité de cette révolution a rendu plus difficile pour les organisations et les consommateurs d'évaluer ce que ces percées signifient spécifiquement pour eux.

Au fil des ans, AWS a investi dans la démocratisation de l'accès et de la compréhension de l'IA, du ML et de l'IA générative. Grâce à des annonces autour de la dernière développements en IA générative et la mise en place d'un Centre d'innovation en IA générative de 100 millions de dollars programme, Amazon Web Services (AWS) a été à l'avant-garde pour aider à mieux comprendre le rôle que ces innovations peuvent jouer dans la vie des individus et des organisations. Pour vous aider à comprendre vos options en matière d'IA et de ML, AWS a publié deux nouveaux guides : le Cadre d'adoption du cloud AWS pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'IA générative et les terres parsemées de Guide de décision pour l'apprentissage automatique du centre de ressources.

AWS CAF pour l'IA, le ML et l'IA générative

La Cadre d'adoption du cloud AWS pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'IA générative (CAF-AI) est conçu pour vous aider à naviguer dans votre parcours d'IA. C'est un modèle mental pour les organisations qui s'efforcent de générer de la valeur commerciale à partir de l'IA/ML. Sur la base de notre propre expérience et de celle de nos clients, nous fournissons dans ce cadre les meilleures pratiques pour une transformation de l'IA et accélérons les résultats commerciaux grâce à une utilisation innovante de l'IA sur AWS.

Utilisé par les clients et les équipes partenaires, CAF-AI aide à dériver, hiérarchiser, faire évoluer et communiquer une stratégie de transformation de l'IA. La figure suivante montre comment nous simplifions un parcours d'IA via CAF-AI : en travaillant à rebours des résultats commerciaux (1) aux opportunités que l'IA, le ML et l'IA générative offrent (2), dans vos domaines de transformation (3) et votre base capacités (4) par le biais d'un processus itératif (5) d'évaluation, de dérivation et de mise en œuvre d'éléments d'action pour une stratégie d'IA.

Dans CAF-AI, nous décrivons le parcours IA/ML que vous pouvez vivre à mesure que vos capacités organisationnelles en matière d'IA et de ML mûrissent. Pour vous guider, nous zoomons sur l'évolution des capacités fondamentales que nous avons observées pour aider une organisation à accroître davantage sa maturité en IA.

Nous fournissons également des conseils prescriptifs à travers un aperçu de l'état cible de ces capacités fondamentales et expliquons comment les faire évoluer étape par étape pour générer de la valeur commerciale en cours de route. La figure suivante montre ces capacités fondamentales pour l'adoption du cloud et de l'IA/ML. UN aptitude est une capacité organisationnelle à utiliser des processus pour déployer des ressources (telles que des personnes, des technologies et d'autres actifs corporels ou incorporels) pour atteindre un résultat. Parce que le CAF-AI est un indice vivant de connaissances, vous pouvez vous attendre à ce qu'il grandisse et change au fil du temps.

Conçu comme un point de départ et d'orientation tout au long du parcours ML et IA d'un client, le CAF-AI est destiné à être un document dont les organisations peuvent s'inspirer lorsqu'elles façonnent leur programme d'IA et ML à moyen terme et essaient de comprendre les sujets et perspectives importants. qui l'influencent. Selon où vous en êtes dans votre parcours IA/ML, vous pouvez vous concentrer sur une section spécifique et y perfectionner vos compétences, ou utiliser l'ensemble du document pour juger de la maturité et aider à orienter les domaines d'amélioration à court terme.

Étant donné que l'espace des problèmes commerciaux auquel l'IA/ML peut être appliqué n'est pas une fonction ou un domaine unique, il s'applique à toutes les fonctions des entreprises et à tous les domaines de l'industrie où vous recherchez des moyens de réinitialiser les règles du jeu sur les marchés où l'IA/ML fait une différence économique. Le Cadre d'adoption du cloud AWS pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'IA générative est l'un des nombreux outils fournis par AWS pour vous aider à atteindre ce résultat. Étant donné que l'IA/ML permet de trouver des solutions et des voies de solution à des problèmes qui sont restés non rentables à résoudre pendant des décennies (ou qui étaient techniquement impossibles à résoudre sans l'IA/ML), les résultats commerciaux qui en résultent peuvent être profonds.

Le guide de décision d'apprentissage automatique du centre de ressources de mise en route

AWS a toujours été une question de choix. Au fur et à mesure que vous augmentez votre utilisation de l'IA, il est primordial que vous disposiez de l'assistance appropriée pour choisir le meilleur service, modèle et infrastructure pour les besoins de votre entreprise. Le Guide de décision pour l'apprentissage automatique du centre de ressources est conçu pour vous fournir un aperçu détaillé des services d'IA et de ML proposés par AWS, et fournir des conseils structurés sur la façon de choisir les services qui pourraient vous convenir et vos cas d'utilisation.

Le guide de décision peut également vous aider à articuler et à considérer les critères qui éclaireront vos choix. Par exemple, il décrit la gamme de services AWS ML (voir la capture d'écran suivante), chacun répondant à différents niveaux d'exigences de gestion, en fonction du degré de contrôle et de personnalisation dont vous avez besoin.

Le guide explique également les capacités uniques des services AWS pour réaliser la puissance des modèles de base et où vous pouvez tirer le meilleur parti de cette branche en évolution rapide de l'apprentissage automatique.

Il offre des détails sur des services spécifiques, des liens vers des guides techniques détaillés au niveau des services, un tableau de comparaison qui met en évidence les capacités uniques des services clés et des critères de sélection des services d'IA et de ML. Il fournit également un ensemble organisé de liens vers des ressources clés qui peuvent vous aider à démarrer dans l'utilisation des services d'IA, de ML et d'IA générative sur AWS.

Si vous souhaitez comprendre l'étendue des offres d'IA, de ML et d'IA générative fournies par AWS, ce guide de décision est un excellent point de départ.

Conclusion

La Guide de décision pour l'apprentissage automatique du centre de ressources, Conjointement avec l' Cadre d'adoption du cloud AWS pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'IA générative, couvre les questions techniques et non techniques que nous entendons souvent. Nous espérons que ces nouvelles ressources vous seront utiles et attendons avec impatience vos commentaires à leur sujet.

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À propos des auteurs

Caleb Wilkinson a plus d'une décennie d'expérience dans la création de solutions d'IA. En tant que stratège principal en apprentissage machine chez AWS, Caleb est le pionnier des applications innovantes de l'IA qui repoussent les limites du possible et aident les organisations à tirer parti de l'intelligence artificielle de manière responsable. Il est co-auteur de CAF-AI.

Alexandre Wöhlke a une décennie d'expérience dans l'IA et le ML. Il est stratège principal en apprentissage automatique et responsable technique des produits au AWS Generative AI Innovation Center. Il travaille avec de grandes organisations sur leur stratégie d'IA et les aide à prendre des risques calculés à la pointe du développement technologique. Il est co-auteur de CAF-AI.

Geof Charron gère l'équipe de contenu de décision AWS, qui rédige et développe la collection croissante de guides de décision sur le centre de ressources AWS Getting Started. Son équipe a créé le guide de décision Choisir un AWS Machine Learning. Il aime travailler avec l'IA et ses ancêtres depuis qu'il a été initié pour la première fois à Apple II, simple et basé sur du texte. versions d'ELIZA au début 1980s.

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• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Automobile / VE, Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• Décalages de bloc. Modernisation de la propriété des compensations environnementales. Accéder ici.
• La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/