AWS ने Amazon SageMaker के साथ 5 साल के इनोवेशन का जश्न मनाया

केवल 5 वर्षों में, हजारों ग्राहकों ने टैप किया है अमेज़न SageMaker लाखों मॉडल बनाने के लिए, अरबों मापदंडों के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करने और सैकड़ों अरबों मासिक भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए।

मशीन लर्निंग (एमएल) प्रतिमान बदलाव के बीज दशकों से मौजूद थे, लेकिन वस्तुतः अनंत गणना क्षमता की उपलब्धता, डेटा के बड़े पैमाने पर प्रसार और एमएल प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास के साथ, उद्योगों में ग्राहकों के पास अब इसके परिवर्तनकारी तक पहुंच है। फ़ायदे। इस अवसर का लाभ उठाने और एमएल को शोध प्रयोगशाला से बाहर निकालने और संगठनों के हाथों में लेने के लिए, एडब्ल्यूएस ने अमेज़ॅन सेजमेकर बनाया। इस साल, हम Amazon SageMaker की 5 साल की सालगिरह मनाते हैं, जो हमारी पूरी तरह से प्रबंधित ML सेवा है, जिसे AWS re:Invent 2017 में लॉन्च किया गया था और AWS के इतिहास में सबसे तेजी से बढ़ने वाली सेवाओं में से एक बन गई।

एडब्ल्यूएस ने एमएल के लिए बाधाओं को तोड़ने और अत्याधुनिक तकनीक तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर लॉन्च किया। आज, वह सफलता अपरिहार्य लग सकती है, लेकिन 2017 में, एमएल को अभी भी विशेष कौशल की आवश्यकता होती है, जो आमतौर पर डेवलपर्स, शोधकर्ताओं, पीएचडी, या कंपनियों के एक सीमित समूह के पास होता है, जिन्होंने एमएल के आसपास अपना व्यवसाय बनाया। पहले, डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को पहले प्रारूपों में डेटा को विज़ुअलाइज़, ट्रांसफ़ॉर्म और प्रीप्रोसेस करना पड़ता था, जो एल्गोरिदम मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग कर सकते थे, जिसके लिए भारी मात्रा में गणना शक्ति, लंबी प्रशिक्षण अवधि और समर्पित टीमों की आवश्यकता होती थी जो अक्सर कई GPU- सक्षम सर्वर—और अच्छी मात्रा में मैन्युअल प्रदर्शन ट्यूनिंग। इसके अतिरिक्त, किसी एप्लिकेशन के भीतर एक प्रशिक्षित मॉडल को तैनात करने के लिए एप्लिकेशन डिज़ाइन और वितरित सिस्टम में विशेष कौशल के एक अलग सेट की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे डेटासेट और चर बढ़ते गए, कंपनियों को नई जानकारी सीखने और विकसित करने के लिए इस प्रक्रिया को दोहराना पड़ा क्योंकि पुराने मॉडल पुराने हो गए थे। इन चुनौतियों और बाधाओं का मतलब था कि अच्छी तरह से वित्त पोषित संगठनों और अनुसंधान संस्थानों को छोड़कर एमएल सबसे अधिक पहुंच से बाहर था।

मशीन लर्निंग में एक नए युग की शुरुआत

इसलिए हमने अपनी प्रमुख एमएल प्रबंधित सेवा Amazon SageMaker की शुरुआत की, जो डेवलपर्स, डेटा वैज्ञानिकों और व्यापार विश्लेषकों को डेटा को जल्दी और आसानी से तैयार करने, और बड़े पैमाने पर उच्च-गुणवत्ता वाले ML मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में सक्षम बनाती है। पिछले 5 वर्षों में, हमने 250 से अधिक नई सुविधाओं और क्षमताओं को जोड़ा है, जिसमें एमएल, डिबगर्स, मॉडल मॉनिटर, प्रोफाइलर, ऑटोएमएल, एक फीचर स्टोर, नो-कोड क्षमताओं और दुनिया के पहले एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) शामिल हैं। पहला उद्देश्य-निर्मित निरंतर एकीकरण और निरंतर वितरण (CI/CD) उपकरण जो ML को क्लाउड और ऑन एज डिवाइस में कम जटिल और अधिक स्केलेबल बनाता है।

2021 में, हमने एमएल को अधिक उपयोगकर्ताओं की पहुंच में लाने के लिए लोकतंत्रीकरण को और भी आगे बढ़ाया। अमेज़ॅन सेजमेकर लोगों के अधिक समूहों को एमएल मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है, जिसमें नो-कोड वातावरण भी शामिल है अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास एमएल अनुभव के बिना व्यापार विश्लेषकों के लिए, साथ ही छात्रों के लिए एमएल के साथ सीखने और प्रयोग करने के लिए नो-सेटअप, नो-चार्ज एमएल वातावरण।

आज, ग्राहक Amazon SageMaker के साथ टूल के विकल्प के माध्यम से नवाचार कर सकते हैं- डेटा वैज्ञानिकों के लिए IDEs और व्यावसायिक विश्लेषकों के लिए एक नो-कोड इंटरफ़ेस। वे एमएल के लिए बड़ी मात्रा में संरचित डेटा (सारणीबद्ध डेटा) और असंरचित डेटा (फोटो, वीडियो और ऑडियो) तक पहुंच, लेबल और प्रक्रिया कर सकते हैं। अमेज़ॅन सेजमेकर के साथ, ग्राहक अनुकूलित बुनियादी ढांचे के साथ प्रशिक्षण के समय को घंटों से मिनटों तक कम कर सकते हैं। अंत में, जिन ग्राहकों को आप अपने संगठन में मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) प्रथाओं को स्वचालित और मानकीकृत कर सकते हैं, बड़े पैमाने पर मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने, तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए।

अगली पीढ़ी के नवाचार के लिए नई सुविधाएँ

आगे बढ़ते हुए, AWS आक्रामक रूप से नई सुविधाओं को विकसित करना जारी रखता है जो ग्राहकों को ML को और आगे ले जाने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन सेजमेकर मल्टी-मॉडल एंडपॉइंट (एमएमई) ग्राहकों को एक अमेज़ॅन सेजमेकर एंडपॉइंट पर हजारों एमएल मॉडल तैनात करने की अनुमति देता है और सभी मॉडलों में एंडपॉइंट के पीछे प्रावधान किए गए उदाहरणों को साझा करके कम लागत देता है। कुछ समय पहले तक, MME केवल CPU पर समर्थित थे, लेकिन, Amazon SageMaker MME अब GPU का समर्थन करते हैं। ग्राहक अमेज़ॅन सेजमेकर एमएमई का उपयोग जीपीयू इंस्टेंस पर डीप लर्निंग मॉडल को तैनात करने के लिए कर सकते हैं और हजारों डीप लर्निंग मॉडल को सिंगल मल्टी-मॉडल एंडपॉइंट पर तैनात करके लागत का 90% तक बचा सकते हैं। Amazon SageMaker ने भी कंप्यूट-ऑप्टिमाइज़्ड के लिए समर्थन का विस्तार किया है अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़ॅन ईसी2) उदाहरणों द्वारा संचालित एडब्ल्यूएस ग्रेविटॉन 2 और ग्रेविटॉन 3 प्रोसेसर, जो सीपीयू-आधारित एमएल अनुमान के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं, इसलिए ग्राहक अपने वर्कलोड के लिए इष्टतम इंस्टेंस प्रकार पर मॉडल तैनात कर सकते हैं।

Amazon SageMaker ग्राहक मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग कर रहे हैं

हर दिन, सभी आकार और सभी उद्योगों के ग्राहक कम समय में और पहले से कहीं कम लागत पर एमएल मॉडल का प्रयोग, नवाचार और तैनाती करने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर की ओर रुख कर रहे हैं। नतीजतन, बातचीत अब संभव की कला से एमएल के साथ उत्पादकता के नए स्तरों को उजागर करने के लिए स्थानांतरित हो रही है। आज, वित्तीय सेवाओं में कैपिटल वन और फैनी मॅई, स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में फिलिप्स और एस्ट्राजेनेका, मीडिया में कॉनडे नास्ट और थॉमसन रॉयटर्स, खेल में एनएफएल और फॉर्मूला 1, खुदरा क्षेत्र में अमेज़ॅन और मर्काडो लिबरे, और सीमेंस और बायर में ग्राहक हैं। औद्योगिक क्षेत्र व्यावसायिक नवाचार में तेजी लाने के लिए AWS पर ML सेवाओं का उपयोग करता है। वे लाखों मॉडलों का प्रबंधन करने, अरबों मापदंडों के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करने और हर महीने सैकड़ों अरबों भविष्यवाणियां करने के लिए सेवा का उपयोग करके हजारों अन्य अमेज़ॅन सेजमेकर ग्राहकों से जुड़ते हैं।

अधिक नवाचारों की प्रतीक्षा है। लेकिन इस बीच, हम अपने ग्राहकों द्वारा हासिल की गई कई सफलताओं को टोस्ट करने के लिए रुकते हैं।

थॉमसन रायटर

थॉमसन रॉयटर्स, व्यावसायिक सूचना सेवाओं का एक अग्रणी प्रदाता, अपने ग्राहकों के लिए अधिक सहज सेवाएं बनाने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर की शक्ति का दोहन करता है।

थॉमसन रॉयटर्स लैब्स में इंजीनियरिंग के निदेशक डैनिलो टॉमासिना ने कहा, "हम लगातार ठोस एआई-आधारित समाधानों की तलाश कर रहे हैं जो निवेश पर दीर्घकालिक सकारात्मक रिटर्न प्रदान करते हैं।" "अमेज़ॅन सेजमेकर हमारे एआई आर एंड डी कार्य के लिए केंद्रीय है। यह हमें परिपक्व और अत्यधिक स्वचालित समाधानों में अनुसंधान को प्रभावी ढंग से लाने की अनुमति देता है। अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो के साथ, शोधकर्ता और इंजीनियर एक ही आईडीई में अपने एमएल वर्कफ़्लो के लिए आवश्यक सभी उपकरणों के साथ व्यावसायिक समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। हम अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो के भीतर से ही नोटबुक, प्रयोग प्रबंधन, एमएल पाइपलाइन ऑटोमेशन और डिबगिंग सहित अपनी सभी एमएल विकास गतिविधियां करते हैं।

Salesforce

सेल्सफोर्स, दुनिया का अग्रणी सीआरएम प्लेटफॉर्म, ने हाल ही में नए एकीकरण की घोषणा की है जो सेल्सफोर्स की एआई तकनीक आइंस्टीन के साथ अमेज़ॅन सेजमेकर का उपयोग करने में सक्षम होगा।

आइंस्टीन के ईवीपी राहुल औरादकर ने कहा, "सेल्सफोर्स आइंस्टीन सीआरएम के लिए पहला व्यापक एआई है और बिक्री, विपणन, वाणिज्य, सेवा और आईटी के लिए एआई प्रौद्योगिकियों के एक एकीकृत सेट के माध्यम से हर कंपनी को अपने ग्राहकों के बारे में अधिक स्मार्ट और अधिक भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है।" और Salesforce में एकीकृत डेटा सेवाएँ। "कंपनियों के सामने आज सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह है कि उनका डेटा चुप है। सभी स्पर्श बिंदुओं पर वास्तविक समय में ग्राहक जुड़ाव प्रदान करने और सार्थक व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा को एक साथ लाना मुश्किल है। जिनी द्वारा संचालित, सेल्सफोर्स का रीयल-टाइम ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म, सेल्सफोर्स और अमेज़ॅन सेजमेकर एकीकरण अमेज़ॅन सेजमेकर में एमएल मॉडल के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए एकीकृत और सामंजस्यपूर्ण ग्राहक डेटा तक निर्बाध पहुंच के साथ डेटा टीमों को सक्षम बनाता है। और एक बार तैनात होने के बाद, इन अमेज़ॅन सेजमेकर मॉडल का उपयोग आइंस्टीन के साथ सेल्सफोर्स प्लेटफॉर्म पर भविष्यवाणियों और अंतर्दृष्टि को शक्ति देने के लिए किया जा सकता है। जैसे-जैसे एआई विकसित होता है, हम डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों से मिलने के लिए आइंस्टीन को अपने-अपने-मॉडलिंग (बीओओएम) के साथ बढ़ाना जारी रखते हैं जहां वे काम करते हैं।

मेटा एआई

मेटा एआई एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला है जो मेटा प्लेटफॉर्म्स इंक से संबंधित है।

मेटा एआई में एप्लाइड एआई इंजीनियरिंग मैनेजर गीता चौहान ने कहा, "मेटा एआई ने टार्च को बढ़ाने के लिए एडब्ल्यूएस के साथ सहयोग किया है। डेवलपर्स को अमेज़ॅन सेजमेकर और ट्रेनियम-आधारित उदाहरणों का उपयोग करके अपने प्रशिक्षण को बढ़ाने में मदद करने के लिए वितरित किया गया है।" "इन संवर्द्धन के साथ, हमने अपने परीक्षणों के आधार पर बड़े मॉडलों के लिए प्रशिक्षण समय में कमी देखी है। हम एमेजॉन सेजमेकर को एमएल इनोवेशन में तेजी लाने के लिए पायटॉर्च द्वारा वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करते हुए देखकर बहुत उत्साहित हैं।"

टायसन फूड्स इंक।

टायसन फूड्स इंक, दुनिया के सबसे बड़े मांस प्रोसेसर और विपणक में से एक, अमेज़ॅन सेजमेकर पर निर्भर है, अमेज़ॅन सैजमेकर ग्राउंड ट्रुथ, तथा AWS पैनोरमा दक्षता में सुधार करने के लिए।

टायसन फूड्स इंक में इमर्जिंग टेक्नोलॉजी के सीनियर मैनेजर बैरेट मिलर ने कहा, "टायसन फूड्स में परिचालन उत्कृष्टता एक प्रमुख प्राथमिकता है।" हम उत्पादन क्षमता में सुधार, प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और समय लेने वाली या सुधार करने के लिए एडब्ल्यूएस पर एमएल द्वारा संचालित कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करते हैं। त्रुटिपूर्ण कार्य। हमने अमेज़ॅन सेजमेकर ग्राउंड ट्रुथ और एडब्ल्यूएस पैनोरमा का उपयोग करके एक अत्याधुनिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल बनाने के लिए अमेज़ॅन मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस लैब के साथ सहयोग किया। इस समाधान के साथ, हम लगभग वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं जो हमें कचरे को कम करते हुए आवश्यक इन्वेंट्री का उत्पादन करने में मदद करते हैं। ”

Autodesk

ऑटोकैड ऑटोडेस्क का एक व्यावसायिक कंप्यूटर एडेड डिजाइन और ड्राफ्टिंग सॉफ्टवेयर एप्लीकेशन है। AutoCAD अपनी जनरेटिव डिज़ाइन प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए Amazon SageMaker पर निर्भर करता है।

ऑटोकैड के लिए उत्पाद प्रबंधन निदेशक डानिया एल हसन ने कहा, "हम ऑटोकैड ग्राहकों को व्यक्तिगत, इन-द-पल उपयोग युक्तियाँ और अंतर्दृष्टि प्रदान करके अधिक कुशल बनाना चाहते थे, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे ऑटोकैड में जितना संभव हो उतना उत्पादक समय व्यतीत करते हैं।" , ऑटोडेस्क पर। "अमेज़ॅन सेजमेकर एक आवश्यक उपकरण था जिसने हमें अपने उपयोगकर्ताओं को सक्रिय कमांड और शॉर्टकट अनुशंसाएं प्रदान करने में मदद की, जिससे उन्हें शक्तिशाली नए डिजाइन परिणाम प्राप्त करने की इजाजत मिली।"

Torc.ai

अमेज़ॅन सेजमेकर और अमेज़ॅन सेजमेकर की मदद से डेटा समानांतर (एसएमडीडीपी) पुस्तकालय वितरित किया गया, Torc.ai, 2005 से एक स्वायत्त वाहन नेता, माल उद्योग में सुरक्षित, निरंतर, लंबी दूरी के पारगमन के लिए सेल्फ-ड्राइविंग ट्रकों का व्यावसायीकरण कर रहा है।

डेरेक जॉनसन, वाइस ने कहा, "मेरी टीम अब अमेज़ॅन सेजमेकर मॉडल प्रशिक्षण और अमेज़ॅन सेजमेकर वितरित डेटा समानांतर (एसएमडीडीपी) लाइब्रेरी का उपयोग करके बड़े पैमाने पर वितरित प्रशिक्षण नौकरियों को आसानी से चलाने में सक्षम है, जिसमें लाखों पैरामीटर वाले टेराबाइट्स प्रशिक्षण डेटा और मॉडल शामिल हैं।" Torc.ai में इंजीनियरिंग के अध्यक्ष। “अमेज़ॅन सेजमेकर ने मॉडल प्रशिक्षण वितरित किया और एसएमडीडीपी ने हमें प्रशिक्षण बुनियादी ढांचे का प्रबंधन किए बिना मूल रूप से स्केल करने में मदद की है। इसने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के हमारे समय को कई दिनों से घटाकर कुछ घंटों तक कर दिया, जिससे हम अपने डिजाइन चक्र को संक्षिप्त कर सकें और अपने बेड़े में नई स्वायत्त वाहन क्षमताओं को पहले से कहीं अधिक तेजी से ला सकें। ”

एलजी एआई रिसर्च

एलजी एआई रिसर्च का लक्ष्य एमेजॉन सेजमेकर का उपयोग करके एआई के अगले युग का नेतृत्व करना है ताकि एमएल मॉडल को तेजी से प्रशिक्षित और तैनात किया जा सके।

एलजी एआई रिसर्च में वाइस प्रेसिडेंट और विज़न लैब लीडर सेउंग ह्वान किम ने कहा, "हमने हाल ही में टिल्डा, एक्साओन द्वारा संचालित एआई कलाकार, एक सुपर विशाल एआई सिस्टम की शुरुआत की, जो 250 मिलियन हाई-डेफिनिशन इमेज-टेक्स्ट जोड़ी डेटासेट को प्रोसेस कर सकता है।" "मल्टी-मोडैलिटी एआई टिल्डा को अपने आप में एक नई छवि बनाने की अनुमति देता है, इसकी क्षमता के साथ इसे समझने वाली भाषा से परे तलाशने की क्षमता है। अमेज़ॅन सेजमेकर अपने स्केलिंग और वितरित प्रशिक्षण क्षमताओं के कारण EXAONE को विकसित करने में आवश्यक था। विशेष रूप से, इस सुपर जायंट एआई को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक बड़े पैमाने पर गणना के कारण, कुशल समानांतर प्रसंस्करण बहुत महत्वपूर्ण है। हमें बड़े पैमाने पर डेटा को लगातार प्रबंधित करने और नए अधिग्रहीत डेटा का जवाब देने के लिए लचीला होने की भी आवश्यकता है। अमेज़ॅन सेजमेकर मॉडल प्रशिक्षण और वितरित प्रशिक्षण पुस्तकालयों का उपयोग करते हुए, हमने वितरित प्रशिक्षण को अनुकूलित किया और मॉडल को 59% तेजी से प्रशिक्षित किया - हमारे प्रशिक्षण कोड में बड़े संशोधनों के बिना। ”

मुलर जल उत्पाद

म्यूएलर वाटर प्रोडक्ट्स इंजीनियर वॉल्व, फायर हाइड्रेंट, पाइप कनेक्शन और मरम्मत उत्पाद, मीटरिंग उत्पाद, लीक डिटेक्शन सॉल्यूशंस और बहुत कुछ बनाती है। इसने पानी के रिसाव का तेजी से पता लगाने के लिए एक अभिनव एमएल समाधान विकसित करने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर का उपयोग किया।

मुलर वाटर प्रोडक्ट्स में स्मार्ट इंफ्रास्ट्रक्चर के निदेशक डेव जॉनस्टन ने कहा, "हम 7.7 तक 2027 अरब गैलन पानी के नुकसान को बचाने के मिशन पर हैं।" “अमेज़ॅन सेजमेकर पर निर्मित एमएल मॉडल के लिए धन्यवाद, हमने इकोशोर-डीएक्स की सटीकता में सुधार किया है, जो हमारे ध्वनिक-आधारित विसंगति का पता लगाने वाला सिस्टम है। परिणामस्वरूप, जब कोई रिसाव हो रहा हो, तो हम उपयोगिता ग्राहकों को तेज़ी से सूचित कर सकते हैं। इस समाधान ने 675 में अनुमानित 2021 मिलियन गैलन पानी की बचत की है। हम अपने प्रौद्योगिकी पोर्टफोलियो को और बढ़ाने और अपने उपयोगिता ग्राहकों के साथ ड्राइविंग दक्षता और स्थिरता जारी रखने के लिए एडब्ल्यूएस एमएल सेवाओं का उपयोग जारी रखने के लिए उत्साहित हैं।

Canva

लोकप्रिय ऑनलाइन डिजाइन और प्रकाशन उपकरण के निर्माता कैनवा, तेजी से कार्यान्वयन के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर की शक्ति पर निर्भर हैं।

कैनवा में डेटा प्लेटफॉर्म के प्रमुख ग्रेग रूड्ट ने कहा, "कैनवा को बड़े पैमाने पर विकसित करने के लिए, हमें बिना किसी देरी या मुद्दों के नई सुविधाओं को लॉन्च करने में मदद करने के लिए एक उपकरण की आवश्यकता है।" “अमेज़ॅन सेजमेकर की अनुकूलन क्षमता ने हमें कम संसाधनों के साथ अधिक कार्यों का प्रबंधन करने की अनुमति दी, जिसके परिणामस्वरूप तेज़, अधिक कुशल कार्यभार हुआ। इसने हमारी इंजीनियरिंग टीम को विश्वास दिलाया कि उनके द्वारा लॉन्च की जाने वाली सुविधाएँ उनके उपयोग के मामले में बड़े पैमाने पर होंगी। अमेज़ॅन सेजमेकर के साथ, हमने शक्तिशाली प्रबंधित बुनियादी ढांचे का उपयोग करके 2 सप्ताह में अपने टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल को तैनात किया, और हम निकट भविष्य में अपने लाखों उपयोगकर्ताओं के लिए इस सुविधा का विस्तार करने के लिए तत्पर हैं। ”

प्रेरित

इंस्पायर, एक उपभोक्ता-केंद्रित स्वास्थ्य सेवा सूचना सेवा, बेहतर देखभाल, उपचार और परिणामों के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए अमेज़न सेजमेकर पर निर्भर है।

"हमारी सामग्री अनुशंसा इंजन हमारे मूल्य प्रस्ताव का एक प्रमुख चालक है," ब्रायन लोव, मुख्य कार्यकारी अधिकारी और इंस्पायर के संस्थापक ने कहा। “हम इसका उपयोग अपने उपयोगकर्ताओं (जो विशेष परिस्थितियों में रहते हैं) को प्रासंगिक और विशिष्ट पोस्ट या लेखों पर निर्देशित करने के लिए करते हैं। Amazon SageMaker के साथ, हम आसानी से डीप लर्निंग मॉडल बना सकते हैं, प्रशिक्षित कर सकते हैं और तैनात कर सकते हैं। हमारा परिष्कृत एमएल समाधान—अमेज़ॅन सेजमेकर पर आधारित—हमारे कंटेंट अनुशंसा इंजन की क्षमता में सुधार करने में हमारी मदद करता है, जो 2 मिलियन पंजीकृत उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक सामग्री का सुझाव देता है, 1.5 शर्तों पर 3,600 बिलियन शब्दों की हमारी लाइब्रेरी से खींचकर। अमेज़ॅन सेजमेकर ने हमें रोगियों और देखभाल करने वालों को अधिक व्यक्तिगत सामग्री और संसाधनों के साथ सटीक रूप से जोड़ने में सक्षम बनाया है - जिसमें दुर्लभ बीमारी की जानकारी और उपचार के रास्ते शामिल हैं। ”

Resmed

रेसमेड स्लीप एपनिया, सीओपीडी, अस्थमा और अन्य पुरानी स्थितियों वाले लोगों के लिए क्लाउड-कनेक्टेड समाधानों का एक प्रमुख प्रदाता है। 2014 में, ResMed ने रोगियों के लिए स्लीप थेरेपी को ट्रैक करने के लिए MyAir, एक व्यक्तिगत चिकित्सा प्रबंधन मंच और एप्लिकेशन लॉन्च किया।

रेसमेड में डेटा साइंस के उपाध्यक्ष बद्री राघवन ने कहा, "अमेज़ॅन सेजमेकर से पहले, सभी मायएयर उपयोगकर्ताओं को एक ही समय में ऐप से एक ही संदेश प्राप्त होता था, चाहे उनकी स्थिति कुछ भी हो।" "अमेज़ॅन सेजमेकर ने हमें माईएयर के माध्यम से रोगियों के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाया है जो उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट रेसमेड डिवाइस, उनके जागने के घंटे और अन्य प्रासंगिक डेटा के आधार पर है। हम मॉडल पाइपलाइनों को प्रशिक्षित करने के लिए कई अमेज़ॅन सेजमेकर सुविधाओं का लाभ उठाते हैं और अनुरूप सामग्री वितरित करने के लिए निकट-वास्तविक समय और बैच अनुमानों सहित परिनियोजन प्रकार चुनते हैं। अमेज़ॅन सेजमेकर ने हमें महीनों के बजाय दिनों या हफ्तों में मॉडल तैनात करके दुनिया भर में एमएल क्षमताओं को एम्बेड करने के अपने लक्ष्य को प्राप्त करने में सक्षम बनाया है। ”

वेरिस्क

वेरिस्क विशेषज्ञ डेटा-संचालित विश्लेषणात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो व्यापार, लोगों और समाजों को मजबूत, अधिक लचीला और टिकाऊ बनने में मदद करता है। यह ML वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए Amazon SageMaker का उपयोग करता है।

वेरिस्क 26डी विजुअल के अध्यक्ष जेफरी सी टेलर ने कहा, "वेरिस्क और वेक्ससेल एडब्ल्यूएस पर भारी मात्रा में डेटा को स्टोर और प्रोसेस करने के लिए मिलकर काम कर रहे हैं, जिसमें वेक्ससेल का अल्ट्रा-हाई रेजोल्यूशन एरियल इमेजरी डेटा शामिल है, जिसे दुनिया भर के 3 देशों में कैप्चर किया गया है।" बुद्धिमत्ता। "अमेज़ॅन सेजमेकर हमें एमएल और एमएलओपीएस टीमों द्वारा किए जाने वाले काम को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है, जिससे हम अपने ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जिसमें बीमा, रियल एस्टेट, निर्माण और उससे आगे के रियल एस्टेट हितधारक शामिल हैं।"

स्मार्टोक्टो बीवी

Amazon SageMaker की मदद से, Smartocto BV दुनिया भर के 350 न्यूज़रूम और मीडिया कंपनियों को ML द्वारा संचालित कंटेंट एनालिटिक्स प्रदान करता है।

स्मार्टोक्टो के चीफ डेटा ऑफिसर इलिजा सुसा ने कहा, "चूंकि कारोबार बढ़ रहा था, हमें अपने एमएल मॉडल की तैनाती को आसान बनाने, बाजार में समय कम करने और अपने उत्पाद की पेशकश का विस्तार करने की जरूरत थी।" "हालांकि, हमारे एमएल वर्कलोड को स्व-होस्ट करने के लिए ओपन-सोर्स और क्लाउड सॉल्यूशंस का संयोजन प्रबंधन के लिए तेजी से समय लेने वाला था। हमने अपने ML मॉडल्स को Amazon SageMaker एंडपॉइंट्स पर माइग्रेट किया और 3 महीने से भी कम समय में, Smartify को लॉन्च किया, जो एक नया AWS- नेटिव सॉल्यूशन है। Smartify निकट वास्तविक समय में भविष्य कहनेवाला संपादकीय विश्लेषण प्रदान करने के लिए Amazon SageMaker का उपयोग करता है, जो ग्राहकों को अपनी सामग्री को बेहतर बनाने और अपने दर्शकों का विस्तार करने में मदद करता है।

विजुअलफैब्रिक

Visualfabriq दुनिया की कुछ प्रमुख उपभोक्ता पैकेज्ड सामान कंपनियों को लागू कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं के साथ एक राजस्व प्रबंधन समाधान प्रदान करता है। यह बड़े पैमाने पर एमएल मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को बेहतर बनाने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर का उपयोग करता है।

विजुअलफैब्रिक में डिमांड फोरकास्ट, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रेवेन्यू ग्रोथ मैनेजमेंट के लिए टीम लीड जेले वेरस्ट्रेटन ने कहा, "हम प्रदर्शन और मापनीयता में सुधार के लिए अपने प्रौद्योगिकी स्टैक को अनुकूलित करना चाहते थे और मॉडल को जोड़ना, अपडेट करना और फिर से प्रशिक्षित करना आसान बनाना चाहते थे।" "अमेज़ॅन सेजमेकर में माइग्रेशन का सबसे बड़ा प्रभाव हमारे समाधान के लिए एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार रहा है। वेब सर्वर के बजाय समर्पित सर्वरों पर अनुमान चलाकर, हमारा समाधान अधिक कुशल है, और लागत सुसंगत और पारदर्शी है। हमने अपनी मांग पूर्वानुमान सेवा के प्रतिक्रिया समय में सुधार किया है - जो खुदरा विक्रेता की बिक्री की मात्रा पर प्रचार कार्रवाई के प्रभाव की भविष्यवाणी करता है - 200% तक, और एक स्केलेबल समाधान तैनात किया जिसके लिए कम मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है और नए ग्राहक ऑनबोर्डिंग को तेज करता है।

Sophos

सोफोस, अगली पीढ़ी के साइबर सुरक्षा समाधान और सेवाओं में दुनिया भर में अग्रणी, अपने एमएल मॉडल को अधिक कुशलता से प्रशिक्षित करने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर का उपयोग करता है।

सोफोस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रमुख कॉन्स्टेंटिन बर्लिन ने कहा, "हमारी शक्तिशाली तकनीक मैलवेयर से जुड़ी फाइलों का पता लगाती है और उन्हें हटा देती है।" "एकाधिक टेराबाइट आकार के डेटासेट को संसाधित करने के लिए XGBoost मॉडल को नियोजित करना, हालांकि, बहुत समय लेने वाला था - और कभी-कभी सीमित मेमोरी स्पेस के साथ संभव नहीं होता। Amazon SageMaker वितरित प्रशिक्षण के साथ, हम एक हल्के XGBoost मॉडल को सफलतापूर्वक प्रशिक्षित कर सकते हैं जो डिस्क पर बहुत छोटा है (25 गुना छोटा) और मेमोरी में (पांच गुना छोटा) अपने पूर्ववर्ती की तुलना में। अमेज़ॅन सेजमेकर स्वचालित मॉडल ट्यूनिंग और स्पॉट इंस्टेंस पर वितरित प्रशिक्षण का उपयोग करके, हम ऐसे बड़े डेटासेट को स्केल करने के लिए आवश्यक अंतर्निहित प्रशिक्षण आधारभूत संरचना को समायोजित किए बिना मॉडल को तेज़ी से और अधिक प्रभावी ढंग से संशोधित और पुन: प्रशिक्षित कर सकते हैं।"

नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (MSAI) कार्यक्रम में मास्टर ऑफ साइंस में नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी के छात्रों को का दौरा दिया गया अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो लैब हैकथॉन के दौरान इसका इस्तेमाल करने से पहले।

एमएसएआई कार्यक्रम के उप निदेशक मोहम्मद आलम ने कहा, "अमेजन सेजमेकर स्टूडियो लैब के उपयोग में आसानी ने छात्रों को रचनात्मक समाधान बनाने के लिए अपनी सीख को जल्दी से लागू करने में सक्षम बनाया।" “हमें उम्मीद थी कि 5 घंटे की छोटी प्रतियोगिता के दौरान छात्रों को स्वाभाविक रूप से कुछ बाधाओं का सामना करना पड़ेगा। इसके बजाय, उन्होंने न केवल सभी परियोजनाओं को पूरा करके बल्कि प्रभावशाली प्रस्तुतियाँ देकर हमारी अपेक्षाओं को पार कर लिया, जिसमें उन्होंने महत्वपूर्ण वास्तविक दुनिया की समस्याओं के लिए जटिल एमएल अवधारणाओं को लागू किया। ”

Rensselaer पॉलिटेक्निक संस्थान

रेंससेलर पॉलिटेक्निक इंस्टीट्यूट (आरपीआई), एक न्यूयॉर्क तकनीकी अनुसंधान विश्वविद्यालय, छात्रों को एमएल अवधारणाओं को जल्दी से सीखने में मदद करने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो का उपयोग करता है।

कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर मोहम्मद जे. जकी ने कहा, "आरपीआई दुनिया के सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटरों में से एक का मालिक है, लेकिन एआई में सीखने की अवस्था तेज है।" "हमें छात्रों के लिए लागत प्रभावी ढंग से शुरू करने का एक तरीका चाहिए। अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो लैब के सहज ज्ञान युक्त इंटरफ़ेस ने हमारे छात्रों को जल्दी से आरंभ करने में सक्षम बनाया और एक शक्तिशाली जीपीयू प्रदान किया, जिससे वे अपने कैपस्टोन प्रोजेक्ट्स के लिए जटिल डीप लर्निंग मॉडल के साथ काम कर सकें। ”

व्यावसायिक शिक्षा के हांगकांग संस्थान

हांगकांग इंस्टीट्यूट ऑफ वोकेशनल एजुकेशन (ली वाई ली) का आईटी विभाग छात्रों को वास्तविक दुनिया की एमएल परियोजनाओं पर काम करने के अवसर प्रदान करने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो लैब का उपयोग करता है।

वरिष्ठ व्याख्याता साइरस वोंग ने कहा, "हम अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो लैब का उपयोग बुनियादी एमएल और पायथन से संबंधित पाठ्यक्रमों में करते हैं जो छात्रों को कई क्लाउड प्रौद्योगिकियों में एक ठोस आधार प्रदान करते हैं।" "अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो लैब हमारे छात्रों को वास्तविक दुनिया डेटा विज्ञान परियोजनाओं के साथ वास्तविक अनुभव प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, बिना सेटअप या कॉन्फ़िगरेशन में फंस गए। अन्य विक्रेताओं के विपरीत, यह छात्रों के लिए एक लिनक्स मशीन है, जो उन्हें कई और कोडिंग अभ्यास करने में सक्षम बनाता है।"

MapmyIndia

MapmyIndia, भारत में डिजिटल मैप्स, जियोस्पेशियल सॉफ्टवेयर और लोकेशन-आधारित इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) तकनीकों का अग्रणी प्रदाता, Amazon SageMaker का उपयोग अपने ML मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए करता है।

"MapmyIndia और हमारा वैश्विक मंच, मैपल, आर्थिक विकास, जनसंख्या वृद्धि, कृषि को मापने जैसे कई उपयोग मामलों के लिए मजबूत, अत्यधिक सटीक, और दुनिया भर में एआई और कंप्यूटर-दृष्टि-संचालित उपग्रह- और स्ट्रीट-इमेजरी-आधारित विश्लेषण प्रदान करता है। मैपमाईइंडिया के मुख्य कार्यकारी अधिकारी और कार्यकारी निदेशक रोहन वर्मा ने कहा, आउटपुट, निर्माण गतिविधि, स्ट्रीट साइन डिटेक्शन, लैंड सेगमेंटेशन और रोड चेंज डिटेक्शन। "गति और सटीकता के साथ मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने की हमारी क्षमता हमें अलग करती है। हम अपनी एआई/एमएल पेशकशों के लिए एडब्ल्यूएस के साथ साझेदारी करके खुश हैं और इसे तेजी से बढ़ाने की अमेजन सेजमेकर की क्षमता को लेकर उत्साहित हैं।

सतसुर

सैटश्योर, अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए अर्थ ऑब्जर्वेशन डेटा का उपयोग करते हुए डिसीजन इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस में एक भारत-आधारित लीडर, एमएल डेटा के पेटाबाइट्स को तैयार करने और प्रशिक्षित करने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर पर निर्भर है।

सतश्योर के मुख्य कार्यकारी अधिकारी, प्रतीप बसु ने कहा, "हम अमेज़ॅन सेजमेकर का उपयोग ईओ, जीआईएस, वित्तीय, पाठ्य और व्यावसायिक डेटासेट के पेटाबाइट्स को कम करने के लिए करते हैं, इसकी एआई / एमएल क्षमताओं का उपयोग करके हमारे मॉडल को जल्दी से नया करने और स्केल करने के लिए।" "हम 2017 से AWS का उपयोग कर रहे हैं, और हमने वित्तीय संस्थानों को भारत, नाइजीरिया और फिलीपींस में 2 मिलियन से अधिक किसानों को ऋण देने में मदद की है, जबकि साप्ताहिक आधार पर 1 मिलियन वर्ग किलोमीटर की निगरानी की है।"

निष्कर्ष

Amazon SageMaker के साथ शुरुआत करने के लिए, यहां जाएं aws.amazon.com/sagemaker.

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लेखक के बारे में

अंकुर मेहरोत्रा 2008 में वापस Amazon में शामिल हुए और वर्तमान में Amazon SageMaker के महाप्रबंधक हैं। Amazon SageMaker से पहले, उन्होंने Amazon.com के विज्ञापन सिस्टम और स्वचालित मूल्य निर्धारण तकनीक के निर्माण पर काम किया।