AWS menawarkan kecerdasan buatan baru, pembelajaran mesin, dan panduan AI generatif untuk merencanakan strategi AI Anda | Layanan Web Amazon

Terobosan dalam kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) telah menjadi berita utama selama berbulan-bulan—dan untuk alasan yang bagus. Kemampuan yang muncul dan berkembang dari teknologi ini menjanjikan peluang bisnis baru bagi pelanggan di semua sektor dan industri. Namun kecepatan revolusi ini mempersulit organisasi dan konsumen untuk menilai apa arti terobosan ini bagi mereka secara khusus.

Selama bertahun-tahun, AWS telah berinvestasi dalam demokratisasi akses ke—dan pemahaman tentang —AI, ML, dan AI generatif. Melalui pengumuman seputar terbaru perkembangan AI generatif dan pembentukan Pusat Inovasi AI Generatif senilai $100 juta program, Amazon Web Services (AWS) telah menjadi yang terdepan dalam membantu mendorong pemahaman tentang peran yang dapat dimainkan oleh inovasi ini dalam kehidupan individu dan organisasi. Untuk membantu Anda memahami opsi terkait AI dan ML, AWS telah menerbitkan dua panduan baru: the Kerangka Kerja Adopsi Cloud AWS untuk Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan AI Generatif dan Panduan keputusan machine learning Pusat Sumber Daya Memulai.

AWS CAF untuk AI, ML, dan AI Generatif

Grafik Kerangka Kerja Adopsi Cloud AWS untuk Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan AI Generatif (CAF-AI) dirancang untuk membantu Anda menavigasi perjalanan AI Anda. Ini adalah model mental untuk organisasi yang berusaha menghasilkan nilai bisnis dari AI/ML. Berdasarkan pengalaman kami sendiri—dan pelanggan kami—, kami memberikan kerangka kerja praktik terbaik untuk transformasi AI dan mempercepat hasil bisnis melalui penggunaan AI yang inovatif di AWS.

Digunakan oleh pelanggan dan tim mitra, CAF-AI membantu memperoleh, memprioritaskan, mengembangkan, dan mengomunikasikan strategi untuk transformasi AI. Gambar berikut menunjukkan bagaimana kami menyederhanakan perjalanan AI melalui CAF-AI: dengan bekerja mundur dari hasil bisnis (1) ke peluang yang disediakan AI, ML, dan AI generatif (2), di seluruh domain transformasi Anda (3) dan dasar Anda kapabilitas (4) melalui proses iteratif (5) menilai, menurunkan, dan mengimplementasikan item tindakan untuk strategi AI.

Di CAF-AI, kami menjelaskan perjalanan AI/ML yang mungkin Anda alami seiring dengan matangnya kemampuan organisasi Anda di AI dan ML. Untuk memandu Anda, kami memperbesar evolusi kemampuan dasar yang telah kami amati membantu organisasi mengembangkan kematangannya dalam AI lebih lanjut.

Kami juga memberikan panduan preskriptif melalui ikhtisar status target dari kemampuan dasar ini dan menjelaskan cara mengembangkannya langkah demi langkah untuk menghasilkan nilai bisnis di sepanjang jalan. Gambar berikut menunjukkan kemampuan dasar untuk adopsi cloud dan AI/ML. A kemampuan adalah kemampuan organisasi untuk menggunakan proses untuk menyebarkan sumber daya (seperti orang, teknologi, dan aset berwujud atau tidak berwujud lainnya) untuk mencapai hasil. Karena CAF-AI adalah indeks pengetahuan yang hidup, Anda dapat mengharapkannya tumbuh dan berubah seiring waktu.

Dirancang sebagai titik awal dan orientasi sepanjang perjalanan ML dan AI pelanggan, CAF-AI dimaksudkan untuk menjadi dokumen yang dapat diambil inspirasi oleh organisasi saat mereka membentuk agenda AI dan ML jangka menengah mereka dan mencoba memahami topik dan perspektif penting yang mempengaruhinya. Bergantung pada posisi Anda dalam perjalanan AI/ML, Anda dapat berfokus pada bagian tertentu dan mengasah keterampilan Anda di sana, atau menggunakan keseluruhan dokumen untuk menilai kematangan dan membantu mengarahkan area peningkatan jangka pendek.

Karena ruang masalah bisnis di mana AI/ML dapat diterapkan bukanlah fungsi atau domain tunggal, itu berlaku di semua fungsi bisnis dan semua domain industri tempat Anda mencari cara untuk mengatur ulang arena permainan di pasar tempat AI/ML memang membuat perbedaan ekonomis. Itu Kerangka Kerja Adopsi Cloud AWS untuk Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan AI Generatif adalah salah satu dari banyak alat yang disediakan AWS untuk membantu Anda mencapai hasil ini. Karena AI/ML memungkinkan solusi dan jalur solusi untuk masalah yang tetap tidak ekonomis untuk diselesaikan selama beberapa dekade (atau secara teknis tidak mungkin ditangani tanpa AI/ML), hasil bisnis yang dihasilkan bisa sangat besar.

Panduan keputusan machine learning Pusat Sumber Daya Memulai

AWS selalu tentang pilihan. Saat Anda meningkatkan penggunaan AI, sangat penting bagi Anda untuk memiliki dukungan yang tepat dalam memilih layanan, model, dan infrastruktur terbaik untuk kebutuhan bisnis Anda. Itu Panduan keputusan machine learning Pusat Sumber Daya Memulai dirancang untuk memberi Anda ikhtisar mendetail tentang layanan AI dan ML yang ditawarkan oleh AWS, dan memberikan panduan terstruktur tentang cara memilih layanan yang mungkin tepat untuk Anda dan kasus penggunaan Anda.

Panduan keputusan juga dapat membantu Anda mengartikulasikan dan mempertimbangkan kriteria yang akan menginformasikan pilihan Anda. Misalnya, ini menjelaskan rentang layanan AWS ML (lihat tangkapan layar berikut), yang masing-masing memenuhi berbagai tingkat persyaratan manajemen, bergantung pada seberapa banyak kontrol dan penyesuaian yang Anda perlukan.

Panduan ini juga menjelaskan kemampuan unik layanan AWS dalam mewujudkan kekuatan model dasar dan di mana Anda dapat memanfaatkan cabang pembelajaran mesin yang berkembang pesat ini secara maksimal.

Ini menawarkan detail tentang layanan tertentu, tautan ke panduan teknis tingkat layanan yang terperinci, tabel perbandingan yang menyoroti kemampuan unik dari layanan utama, dan kriteria untuk memilih layanan AI dan ML. Ini juga menyediakan serangkaian tautan pilihan ke sumber daya utama yang dapat membantu Anda mulai menggunakan AI, ML, dan layanan AI generatif di AWS.

Jika Anda ingin memahami cakupan AI, ML, dan penawaran AI generatif yang disediakan oleh AWS, panduan keputusan ini adalah tempat yang tepat untuk memulai.

Kesimpulan

Grafik Panduan keputusan machine learning Pusat Sumber Daya Memulai, Bersama-sama dengan Kerangka Kerja Adopsi Cloud AWS untuk Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan AI Generatif, meliput pertanyaan teknis dan non teknis yang sering kita dengar. Kami berharap sumber daya baru ini bermanfaat bagi Anda dan menantikan umpan balik Anda tentangnya.

---

Tentang Penulis

Caleb Wilkinson memiliki lebih dari satu dekade pengalaman membangun solusi AI. Sebagai Ahli Strategi Pembelajaran Mesin Senior di AWS, Caleb memelopori aplikasi AI inovatif yang mendorong batas kemungkinan dan membantu organisasi mendapatkan keuntungan secara bertanggung jawab dari kecerdasan buatan. Dia adalah rekan penulis CAF-AI.

Alexander Wöhlke memiliki pengalaman satu dekade dalam AI dan ML. Dia adalah Senior Machine Learning Strategist dan Technical Product Manager di AWS Generative AI Innovation Center. Dia bekerja dengan organisasi besar dalam Strategi AI mereka dan membantu mereka mengambil risiko yang diperhitungkan di garis depan pengembangan teknologi. Dia adalah rekan penulis CAF-AI.

Tukang Roda Geof mengelola tim konten keputusan AWS, yang menulis dan mengembangkan kumpulan panduan keputusan yang terus berkembang di Pusat Sumber Daya Memulai AWS. Timnya membuat panduan keputusan Memilih pembelajaran mesin AWS. Dia menikmati bekerja dengan AI dan leluhurnya sejak pertama kali diperkenalkan ke Apple II berbasis teks yang sederhana versi ELIZA di 1980 awal.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Otomotif / EV, Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• BlockOffset. Modernisasi Kepemilikan Offset Lingkungan. Akses Di Sini.
• Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/