AWS offre nuove guide su intelligenza artificiale, machine learning e intelligenza artificiale generativa per pianificare la tua strategia di intelligenza artificiale

Ripubblicato da Platone

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Le scoperte nell'intelligenza artificiale (AI) e nell'apprendimento automatico (ML) sono state nei titoli dei giornali per mesi, e per una buona ragione. Le capacità emergenti e in evoluzione di questa tecnologia promettono nuove opportunità di business per i clienti in tutti i settori e le industrie. Ma la velocità di questa rivoluzione ha reso più difficile per le organizzazioni e i consumatori valutare cosa significhino specificamente per loro queste scoperte.

Nel corso degli anni, AWS ha investito nella democratizzazione dell'accesso e della comprensione di AI, ML e IA generativa. Attraverso annunci intorno all'ultimo sviluppi dell'IA generativa e l'istituzione di a $ 100 milioni Generative AI Innovation Center programma, Amazon Web Services (AWS) è stata in prima linea nell'aiutare a comprendere meglio il ruolo che queste innovazioni possono svolgere nella vita di individui e organizzazioni. Per aiutarti a comprendere le tue opzioni in relazione ad AI e ML, AWS ha pubblicato due nuove guide: il Framework di adozione del cloud AWS per intelligenza artificiale, machine learning e intelligenza artificiale generativa e la Guida introduttiva alle decisioni sull'apprendimento automatico del Centro risorse.

AWS CAF per IA, ML e IA generativa

Il Framework di adozione del cloud AWS per intelligenza artificiale, machine learning e intelligenza artificiale generativa (CAF-AI) è progettato per aiutarti a navigare nel tuo viaggio nell'IA. È un modello mentale per le organizzazioni che si sforzano di generare valore aziendale da AI/ML. Sulla base dell'esperienza nostra e dei nostri clienti, forniamo in questo quadro di best practice per una trasformazione dell'IA e acceleriamo i risultati aziendali attraverso un uso innovativo dell'IA su AWS.

Utilizzato da clienti e team di partner, CAF-AI aiuta a derivare, stabilire le priorità, evolvere e comunicare una strategia per la trasformazione dell'IA. La figura seguente mostra come semplifichiamo un percorso di intelligenza artificiale attraverso CAF-AI: lavorando a ritroso dai risultati di business (1) alle opportunità fornite da AI, ML e AI generativa (2), attraverso i tuoi domini di trasformazione (3) e le tue fondamenta capacità (4) attraverso un processo iterativo (5) di valutazione, derivazione e implementazione di elementi di azione per una strategia di IA.

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In CAF-AI, descriviamo il percorso AI/ML che potresti sperimentare man mano che le tue capacità organizzative su AI e ML maturano. Per guidarti, ingrandiamo l'evoluzione delle capacità fondamentali che abbiamo osservato aiutare un'organizzazione a far crescere ulteriormente la sua maturità nell'IA.

Forniamo anche indicazioni prescrittive attraverso una panoramica dello stato di destinazione di queste capacità fondamentali e spieghiamo come farle evolvere passo dopo passo per generare valore aziendale lungo il percorso. La figura seguente mostra queste funzionalità fondamentali per l'adozione di cloud e AI/ML. UN capacità è una capacità organizzativa di utilizzare i processi per distribuire risorse (come persone, tecnologia e altri beni materiali o immateriali) per ottenere un risultato. Poiché il CAF-AI è un indice vivente di conoscenza, puoi aspettarti che cresca e cambi nel tempo.

Progettato come un punto di partenza e di orientamento durante il percorso di ML e AI di un cliente, CAF-AI vuole essere un documento da cui le organizzazioni possono trarre ispirazione mentre definiscono la loro agenda a medio termine di AI e ML e cercano di comprendere gli argomenti e le prospettive importanti che lo influenzano. A seconda di dove ti trovi nel tuo percorso AI/ML, potresti concentrarti su una sezione specifica e affinare le tue abilità lì, oppure utilizzare l'intero documento per giudicare la maturità e aiutare a dirigere le aree di miglioramento a breve termine.

Poiché lo spazio dei problemi aziendali a cui è possibile applicare AI/ML non è una singola funzione o dominio, si applica a tutte le funzioni delle aziende e a tutti i domini del settore in cui stai cercando modi per reimpostare il campo di gioco nei mercati in cui AI/ML fa una differenza economica. IL Framework di adozione del cloud AWS per intelligenza artificiale, machine learning e intelligenza artificiale generativa è uno dei tanti strumenti forniti da AWS per aiutarti a raggiungere questo risultato. Poiché AI/ML consente soluzioni e percorsi risolutivi a problemi che sono rimasti antieconomici da risolvere per decenni (o che erano tecnicamente impossibili da affrontare senza AI/ML), i risultati aziendali risultanti possono essere profondi.

Guida alle decisioni sull'apprendimento automatico del Centro risorse introduttive

AWS ha sempre riguardato la scelta. Man mano che aumenti l'utilizzo dell'IA, è fondamentale disporre del giusto supporto nella scelta del miglior servizio, modello e infrastruttura per le tue esigenze aziendali. IL Guida introduttiva alle decisioni sull'apprendimento automatico del Centro risorse è progettato per fornirti una panoramica dettagliata dei servizi AI e ML offerti da AWS e fornire una guida strutturata su come scegliere i servizi che potrebbero essere adatti a te e ai tuoi casi d'uso.

La guida alla decisione può anche aiutarti ad articolare e considerare i criteri che informeranno le tue scelte. Ad esempio, descrive la gamma di servizi AWS ML (vedere la schermata seguente), ognuno dei quali soddisfa diversi livelli di requisiti di gestione, a seconda del controllo e della personalizzazione necessari.

La guida spiega anche le capacità uniche dei servizi AWS nel realizzare la potenza dei modelli di base e dove puoi sfruttare al meglio questo ramo in rapida evoluzione del machine learning.

Offre dettagli su servizi specifici, collegamenti a guide tecniche dettagliate a livello di servizio, una tabella di confronto che evidenzia le capacità uniche dei servizi chiave e criteri per la selezione dei servizi AI e ML. Fornisce inoltre una serie curata di collegamenti a risorse chiave che possono aiutarti a iniziare a utilizzare servizi di intelligenza artificiale, ML e intelligenza artificiale generativa su AWS.

Se desideri comprendere l'ampiezza delle offerte di intelligenza artificiale, ML e intelligenza artificiale generativa fornite da AWS, questa guida alle decisioni è un ottimo punto di partenza.

Conclusione

Il Guida introduttiva alle decisioni sull'apprendimento automatico del Centro risorse, Insieme con l' Framework di adozione del cloud AWS per intelligenza artificiale, machine learning e intelligenza artificiale generativa, copre le domande tecniche e non tecniche che sentiamo spesso. Ci auguriamo che queste nuove risorse siano utili e restiamo in attesa del vostro feedback.

Informazioni sugli autori

Caleb Wilkinson ha più di un decennio di esperienza nella creazione di soluzioni AI. In qualità di Senior Machine Learning Strategist presso AWS, Caleb è pioniere di applicazioni innovative dell'IA che spingono i limiti delle possibilità e aiutano le organizzazioni a trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale in modo responsabile. È coautore di CAF-AI.

Alexander Wöhlke ha un'esperienza decennale in AI e ML. È Senior Machine Learning Strategist e Technical Product Manager presso l'AWS Generative AI Innovation Center. Lavora con grandi organizzazioni sulla loro strategia AI e le aiuta ad assumersi rischi calcolati in prima linea nello sviluppo tecnologico. È coautore di CAF-AI.

Geof Carrozziere gestisce il team dei contenuti decisionali di AWS, che scrive e sviluppa la crescente raccolta di guide alle decisioni nel Centro risorse sulle nozioni di base di AWS. Il suo team ha creato la guida decisionale per la scelta di un machine learning AWS. Si è divertito a lavorare con l'intelligenza artificiale e i suoi antenati sin da quando è stato introdotto per la prima volta al semplice Apple II basato su testo versioni di ELIZA nei primi 1980.