L'obiettivo IDP Well-Architected è destinato a tutti i clienti AWS che utilizzano AWS per eseguire soluzioni di elaborazione intelligente dei documenti (IDP) e sono alla ricerca di indicazioni su come creare soluzioni IDP sicure, efficienti e affidabili su AWS.
La creazione di una soluzione pronta per la produzione nel cloud comporta una serie di compromessi tra risorse, tempo, aspettative dei clienti e risultati aziendali. IL Framework ben progettato di AWS ti aiuta a comprendere i vantaggi e i rischi delle decisioni che prendi durante la creazione di carichi di lavoro su AWS. Utilizzando il Framework, apprenderai le migliori pratiche operative e architetturali per progettare e gestire carichi di lavoro affidabili, sicuri, efficienti, convenienti e sostenibili nel cloud.
Una pipeline IDP solitamente combina il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per leggere e comprendere un documento ed estrarre termini o parole specifici. La lente personalizzata IDP Well-Architected delinea i passaggi per una revisione AWS Well-Architected, che ti consente di valutare e identificare i rischi tecnici all'interno dei tuoi carichi di lavoro IDP. Questa lente personalizzata integra best practice e linee guida per affrontare e superare in modo efficace le sfide comuni nella gestione dei carichi di lavoro IDP.
Questo post si concentra sul pilastro dell'eccellenza operativa della soluzione IDP. Eccellenza operativa in IDP significa applicare i principi di un solido sviluppo software e mantenere un'esperienza cliente di alta qualità nel campo dell'elaborazione dei documenti, rispettando o superando costantemente gli accordi sul livello di servizio (SLA). Implica l’organizzazione efficace dei team, la progettazione di sistemi IDP per gestire i carichi di lavoro in modo efficiente, il funzionamento di questi sistemi su larga scala e la loro continua evoluzione per soddisfare le esigenze dei clienti.
In questo post, inizieremo con l'introduzione del pilastro Eccellenza operativa e dei principi di progettazione, per poi approfondire quattro aree di interesse: cultura organizzativa, progettazione del carico di lavoro, ottimizzazione di build e rilascio e osservabilità. Leggendo questo post imparerai a conoscere il pilastro dell'eccellenza operativa nel quadro ben architettato con il case study IDP.
Principi di progettazione
Per i carichi di lavoro IDP, l'eccellenza operativa si traduce in quanto segue:
- Elevata precisione e bassi tassi di errore nell'estrazione dei dati dei documenti – La precisione nell’estrazione dei dati dai documenti è fondamentale, il che riduce al minimo gli errori e garantisce che le informazioni utilizzate per il processo decisionale siano affidabili
- Elaborazione rapida di elevati volumi di documenti con bassa latenza – L’efficienza nella gestione rapida di grandi volumi di documenti consente alle organizzazioni di tenere il passo con le esigenze aziendali, riducendo i colli di bottiglia
- Monitoraggio continuo per una rapida diagnosi e risoluzione dei problemi – Il monitoraggio e la manutenzione proattivi aiutano a identificare e risolvere rapidamente eventuali interruzioni nella pipeline di elaborazione dei documenti, mantenendo un flusso operativo regolare
- Iterazione rapida per migliorare modelli e flussi di lavoro – L’implementazione di un ciclo di feedback che facilita il costante perfezionamento di algoritmi e processi garantisce che il sistema si evolva per soddisfare le sfide emergenti e gli standard di efficienza
- Ottimizzazione dei costi per garantire che le risorse siano allineate alle richieste del carico di lavoro – La gestione strategica delle risorse garantisce che gli investimenti finanziari nei sistemi IDP producano il massimo valore, adattando dinamicamente le risorse in linea con le fluttuazioni delle richieste di elaborazione dei documenti
- Adesione agli SLA – Rispettare o superare gli standard e i tempi di consegna promessi ai clienti è fondamentale per mantenere la fiducia e la soddisfazione
Strategie di progettazione efficaci devono essere allineate con questi obiettivi, garantendo che i sistemi IDP non siano solo tecnicamente capaci ma anche ottimizzati per le sfide del mondo reale. Ciò eleva l'eccellenza operativa da obiettivo di backend a risorsa strategica, parte integrante del successo dell'intera azienda. Basato sul principi di progettazione del pilastro Eccellenza Operativa, proponiamo i seguenti principi di progettazione per questo obiettivo personalizzato.
Principi di progettazione | Descrizione |
Allinea gli SLA IDP con gli obiettivi generali del flusso di lavoro dei documenti | L'IDP funziona in genere come componente integrale del flusso di lavoro documentale più ampio gestito dai team aziendali. Pertanto, è essenziale che gli SLA per gli IDP siano attentamente elaborati come sottoinsiemi degli SLA complessivi del flusso di lavoro dei documenti. Questo approccio garantisce che le aspettative prestazionali dell'IDP siano in armonia con gli obiettivi più ampi del flusso di lavoro, fornendo uno standard chiaro e coerente per velocità di elaborazione, precisione e affidabilità. In questo modo, le aziende possono creare un sistema di gestione dei documenti coeso ed efficiente in linea con gli obiettivi aziendali generali e le aspettative delle parti interessate, favorendo la fiducia e l'affidabilità nelle capacità del sistema. |
Codificare le operazioni per efficienza e riproducibilità | Eseguendo le operazioni come codice e incorporando metodologie di distribuzione automatizzate, le organizzazioni possono ottenere processi scalabili, ripetibili e coerenti. Ciò non solo riduce al minimo il rischio di errore umano, ma apre anche la strada a una perfetta integrazione di nuove fonti di dati e tecniche di elaborazione. |
Anticipare e pianificare in modo proattivo i guasti del sistema | Poiché i sistemi IDP elaborano una vasta gamma di documenti con complessità diverse, potenziali problemi possono emergere in qualsiasi fase del processo di elaborazione dei documenti. Dovresti condurre esercizi "pre-mortem" per identificare preventivamente potenziali fonti di fallimento in modo che possano essere rimosse o mitigate. Simula regolarmente scenari di guasto e convalida la tua comprensione del loro impatto. Metti alla prova le tue procedure di risposta per assicurarti che siano efficaci e che i team abbiano familiarità con il loro processo. Imposta giornate di gioco regolari per testare il carico di lavoro e le risposte della squadra agli eventi simulati. |
Iterare frequentemente con i meccanismi di feedback | Man mano che il carico di lavoro di elaborazione dei documenti si evolve, assicurati che le tue strategie operative si adattino in sincronia e cerca opportunità per migliorarle:
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Monitorare l'integrità operativa | Garantire il passaggio dal semplice monitoraggio all’osservabilità avanzata all’interno del quadro IDP. Ciò implica una comprensione globale dello stato di salute del sistema. Raccogliendo e correlando in modo efficace i dati di telemetria, puoi ottenere informazioni utili, facilitando il rilevamento preventivo e la mitigazione dei problemi. |
Perseguire la qualità basata sulle metriche e il miglioramento continuo | In IDP, ciò che viene misurato viene migliorato. Definisci e monitora i parametri chiave relativi all'accuratezza dei documenti, ai tempi di elaborazione e all'efficacia del modello. È fondamentale perseguire una strategia basata su parametri che enfatizzi la qualità dell’estrazione dei dati a livello di campo, in particolare per i campi ad alto impatto. Sfrutta un approccio a volano, in cui il feedback continuo dei dati viene utilizzato per orchestrare e valutare regolarmente i miglioramenti ai tuoi modelli e processi. |
Integrare la supervisione umana per l'efficacia dei processi | Sebbene gli algoritmi di automazione e ML migliorino significativamente l’efficienza dell’IDP, esistono scenari in cui i revisori umani possono aumentare e migliorare i risultati, soprattutto in situazioni con requisiti normativi o quando si riscontrano scansioni di bassa qualità. La supervisione umana basata sulle soglie del punteggio di confidenza può rappresentare un’aggiunta preziosa. |
Aree di interesse
I principi di progettazione e le migliori pratiche per il pilastro Eccellenza operativa derivano da ciò che abbiamo imparato dai nostri clienti e dai nostri esperti IDP. Utilizzali come guida quando fai scelte di progettazione, assicurandoti che si adattino bene alle esigenze della tua azienda dalla soluzione IDP. L'applicazione della lente IDP Well-Architected ti aiuta inoltre a verificare che queste scelte mirano a raggiungere l'eccellenza operativa, garantendo che soddisfino i tuoi obiettivi operativi specifici.
Di seguito sono riportate le principali aree di interesse per l'eccellenza operativa della soluzione IDP nel cloud:
- Cultura organizzativa – La cultura organizzativa è fondamentale nel definire il modo in cui i progetti IDP vengono implementati e gestiti. Questa cultura è sostenuta da SLA chiari che stabiliscono aspettative definitive in termini di tempi di elaborazione e precisione, garantendo che tutti i membri del team siano orientati verso obiettivi comuni. A ciò si aggiunge una funzione centralizzata che funge da hub per l’eccellenza operativa, consolidando le migliori pratiche e guidando i progetti IDP verso il successo.
- Progettazione del carico di lavoro – Ciò implica la creazione di un sistema in grado di gestire in modo flessibile richieste diverse, ottimizzando la qualità e l’accuratezza nell’elaborazione dei documenti e integrandosi in modo efficiente con i sistemi esterni.
- Ottimizzazione della build e del rilascio – Quest’area enfatizza l’implementazione di processi DevSecOps standardizzati. L'obiettivo è semplificare il ciclo di vita dello sviluppo e utilizzare l'automazione per garantire un'implementazione rapida e fluida di aggiornamenti o nuove funzionalità. Questo approccio mira a migliorare l'efficienza, la sicurezza e l'affidabilità dello sviluppo e dell'implementazione del sistema IDP.
- osservabilità – In IDP, l'osservabilità è focalizzata su funzionalità complete di monitoraggio, avviso e registrazione, oltre alla gestione delle quote di servizio. Ciò implica tenere d'occhio le prestazioni del sistema, impostare meccanismi di allarme efficaci per potenziali problemi, mantenere registri dettagliati per l'analisi e garantire che il sistema funzioni entro le sue allocazioni di risorse.
Cultura organizzativa
Per raggiungere l'eccellenza operativa nell'IDP, le organizzazioni devono incorporare alcune best practice nella loro cultura e nelle loro operazioni quotidiane. Di seguito sono riportate alcune aree critiche che possono guidare le organizzazioni nell'ottimizzazione dei flussi di lavoro IDP:
- Cultura e modello operativo – Coltivare una cultura che sostenga la progettazione strategica, l'implementazione e la gestione dei carichi di lavoro IDP. Questa dovrebbe essere una norma culturale, integrata nel modello operativo per supportare l’agilità e la reattività nell’elaborazione dei documenti.
- Allineamento aziendale e SLA – Allineare le iniziative IDP agli obiettivi aziendali e agli SLA. Questa pratica garantisce che l'elaborazione dei documenti supporti la strategia aziendale complessiva e soddisfi i parametri di prestazione apprezzati dalle parti interessate.
- Formazione continua su AWS – Impegnarsi nella formazione regolare e nel miglioramento delle competenze nei servizi AWS per migliorare le capacità IDP. Un team ben addestrato può utilizzare le funzionalità in evoluzione di AWS per migliorare l'efficienza e l'innovazione dell'elaborazione dei documenti.
- Cambio gestione – Stabilire solidi processi di gestione del cambiamento per orientarsi nella natura dinamica del panorama degli sfollati interni. Una gestione efficace delle modifiche supporta transizioni fluide e aiuta a mantenere le operazioni IDP ininterrotte durante gli aggiornamenti o i cambiamenti di strategia.
- Metriche definite per il successo dell'IDP – Stabilire e monitorare parametri chiari per misurare il successo e l’impatto delle operazioni degli sfollati interni. Ad esempio: con Amazon CloudWatch puoi monitorare il numero di documenti elaborati tramite Amazon Textract. Allo stesso modo, il monitoraggio del volume e delle dimensioni dei documenti caricati su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) può fornire informazioni sulla velocità con cui aumenta la domanda di elaborazione. Inoltre, con AWS Step Functions, puoi utilizzare i parametri integrati per monitorare la percentuale di successo dei processi di elaborazione, offrendo approfondimenti sull'efficacia dell'orchestrazione del flusso di lavoro.
- Miglioramenti iterativi – Incoraggiare una cultura del feedback e dello sviluppo iterativo per perfezionare i processi IDP. Analizzando regolarmente i dati sulle prestazioni e il feedback degli utenti, l'organizzazione può apportare miglioramenti informati e incrementali al sistema IDP.
- Ciclo di feedback dalla revisione umana – Integrare un ciclo di feedback dalla revisione umana nel sistema IDP. Ciò fornisce informazioni preziose che è possibile utilizzare per migliorare continuamente l'accuratezza e l'efficacia dei processi automatizzati.
Progettazione del carico di lavoro
Una progettazione efficace del carico di lavoro è essenziale per una gestione efficace dei sistemi di elaborazione intelligente dei documenti. Questo progetto deve essere adattabile per soddisfare richieste diverse, per gestire richieste diverse, mantenendo elevata qualità e precisione e ottenendo un'integrazione perfetta con altri sistemi. Di seguito sono riportate le migliori pratiche che possono aiutare a raggiungere questi obiettivi:
- Utilizzo delle fasi del flusso di lavoro IDP– Quando si progetta un’architettura per IDP, è importante considerare le fasi tipiche di un flusso di lavoro IDP, che possono variare in base a casi d’uso specifici ed esigenze aziendali. Le fasi comuni includono l'acquisizione dei dati, la classificazione dei documenti, l'estrazione del testo dei documenti, l'arricchimento dei contenuti, la revisione e la convalida dei documenti e il consumo dei dati. Definendo e separando chiaramente queste fasi nella tua architettura, crei un sistema più resiliente. Questo approccio aiuta a isolare diversi componenti in caso di guasto, garantendo operazioni più fluide e una manutenzione più semplice.
- Gestione flessibile della domanda – Creare un sistema di elaborazione dei documenti in grado di adattarsi facilmente ai cambiamenti della domanda. Ciò garantisce che, man mano che le esigenze aziendali cambiano, il sistema possa aumentare o diminuire di conseguenza e continuare a funzionare senza problemi.
- Ad esempio, quando si interfaccia con Amazon Textract, assicurati di gestire la limitazione e l'interruzione delle connessioni impostando il parametro di configurazione durante la creazione del client Amazon Textract. Si consiglia di impostare un numero di tentativi pari a 5, poiché l'SDK AWS ritenta un'operazione per il numero di volte specificato prima di considerarla un errore. L'incorporazione di questo meccanismo può gestire la limitazione in modo più efficace utilizzando la strategia di backoff esponenziale incorporata dell'SDK.
- AWS potrebbe aggiornare periodicamente i limiti del servizio in base a vari fattori. Rimani aggiornato con la documentazione più recente e adatta di conseguenza le tue strategie di gestione delle limitazioni. Ad esempio, puoi utilizzare Amazon Textract Calcolatore delle quote di servizio per stimare i valori di quota che soddisferanno il tuo caso d'uso. Se la tua applicazione rientra costantemente nei limiti di limitazione, valuta la possibilità di richiedere ad AWS di aumentare le quote di servizio Testo Amazon ed Amazon Comprehend.
- Ottimizzazione della qualità e della precisione – Massimizza la precisione dell'estrazione dei dati con Amazon Textract preparando i documenti in un formato che favorisca un'elevata precisione, come delineato nelle best practice di AWS Textract. Approfitta della funzionalità Layout di Textract, che è pre-addestrata su una vasta gamma di documenti di vari settori, inclusi servizi finanziari e assicurativi. Questa funzionalità semplifica l'estrazione dei dati riducendo la necessità di codici complessi di post-elaborazione, migliorando l'efficienza nelle operazioni di elaborazione dei documenti e, in definitiva, migliorando sia la qualità che l'efficienza nelle operazioni di elaborazione dei documenti.
- Integrazioni esterne perfette – Garantire che il sistema IDP possa integrarsi in modo efficiente con servizi e sistemi esterni. Ciò fornisce un flusso di lavoro coerente e consente funzionalità più ampie all'interno della pipeline di elaborazione dei documenti. Ad esempio, rivedere l'architettura esistente per verificarne la modularità e identificare i componenti che gestiscono le integrazioni di sistemi esterni e suddividere la logica di integrazione in funzioni più piccole e granulari utilizzando AWS Lambda per flessibilità e scalabilità. Cerca continuamente feedback da sviluppatori e partner di integrazione per perfezionare e ottimizzare l'architettura. Impiegare strategie per operazioni disaccoppiate, come l'elaborazione basata sugli eventi, dove i servizi piacciono Amazon EventBridge può essere utilizzato per acquisire e instradare eventi da sistemi esterni.
- Elaborazione trasparente e adattabile – Stabilire percorsi chiari e tracciabili per ogni dato dalla sua origine all’estrazione, il che crea fiducia nel sistema. Mantenere la documentazione delle regole di elaborazione completa e aggiornata, promuovendo un ambiente trasparente per tutte le parti interessate.
- Migliora l'IDP con Amazon Comprehend Flywheel e le query personalizzate di Amazon Textract
- Sfrutta il volano di Amazon Comprehend per un processo ML semplificato, dall'acquisizione dei dati alla distribuzione. Centralizzando i set di dati nel data lake Amazon S3 dedicato del flywheel, garantisci una gestione efficiente dei dati. Le iterazioni regolari del volano garantiscono che i modelli vengano addestrati con i dati più recenti e valutati per prestazioni ottimali. Promuovi sempre i modelli con le prestazioni più elevate allo stato attivo e distribuisci endpoint sincronizzati con il modello attivo, riducendo gli interventi manuali. Questo approccio sistematico, fondato sui principi MLOps, promuove l'eccellenza operativa e garantisce una qualità del modello superiore.
- Inoltre, con la recente introduzione di Amazon Textract Query personalizzate funzionalità, è possibile perfezionare il processo di estrazione per soddisfare requisiti aziendali specifici utilizzando domande in linguaggio naturale, migliorando così la precisione per tipi di documenti specifici. Le query personalizzate semplificano l'adattamento della funzionalità Amazon Textract Queries, eliminando la necessità di competenze approfondite nel ML e facilitando un modo più intuitivo per estrarre informazioni preziose dai documenti.
Ottimizzazione della build e del rilascio
La semplificazione dei processi di creazione e rilascio è vitale per l'agilità e la sicurezza delle soluzioni IDP. Di seguito sono riportate le pratiche chiave per l'ottimizzazione della build e del rilascio, con particolare attenzione all'automazione, all'integrazione continua, alla distribuzione continua (CI/CD) e alla sicurezza:
- Distribuzione automatizzata – Progetta la tua soluzione IDP utilizzando i principi dell'infrastruttura come codice (IaC) per implementazioni coerenti e ripetibili; è possibile implementare l'infrastruttura serverless Kit di sviluppo cloud AWS (AWS CDK) e orchestrato con un servizio di flusso di lavoro visivo low-code come AWS Step Functions.
- Pipeline CI / CD – Sfrutta strumenti come AWS CodePipeline, AWSCodeBuild, AWS CodeDeploy per l'automazione delle fasi di creazione, test e rilascio di componenti e modelli IDP. Configura rollback automatizzati per mitigare i rischi di distribuzione e integra il monitoraggio e la governance delle modifiche per una convalida approfondita prima della distribuzione in produzione.
- Sicurezza con AWS KMS – L'eccellenza operativa non è solo una questione di efficienza; anche la sicurezza gioca un ruolo fondamentale. In particolare, per gli endpoint Amazon Comprehend in cui le chiavi gestite dal cliente crittografano i modelli sottostanti, mantenendo l'integrità utilizzando Servizio di gestione delle chiavi AWS (AWS KMS) le autorizzazioni delle chiavi diventano vitali. Utilizzare Consulente affidabile di AWS per verificare i rischi di accesso agli endpoint e gestire le autorizzazioni delle chiavi KMS.
- Integrazione perfetta con diversi sistemi esterni – Realizzazione e rilascio di pipeline su misura per enfatizzare l'integrazione perfetta con diversi sistemi esterni. Utilizza i servizi e le best practice AWS per progettare flussi di lavoro di elaborazione dei documenti per interfacciarli e adattarli facilmente a vari requisiti esterni. Ciò garantisce coerenza e agilità nelle implementazioni, dando priorità all'eccellenza operativa anche in scenari di integrazione complessi.
osservabilità
Il raggiungimento dell’eccellenza operativa nell’IDP richiede un approccio integrato in cui il monitoraggio e l’osservabilità svolgono un ruolo fondamentale. Di seguito sono riportate le pratiche chiave per garantire chiarezza, analisi e miglioramento continuo all'interno di un ambiente AWS:
- Osservabilità completa – Implementare una soluzione approfondita di monitoraggio e osservabilità con strumenti come Log di Amazon CloudWatch per servizi come Amazon Textract e Amazon Comprehend. Questo approccio fornisce informazioni operative chiare a tutte le parti interessate, favorendo un funzionamento efficiente, una gestione reattiva degli eventi e un ciclo di miglioramento continuo.
- Monitoraggio e scalabilità automatica di Amazon Comprehend Endpoint – Utilizza Trusted Advisor per un monitoraggio diligente degli endpoint Amazon Comprehend per ottimizzare l'utilizzo delle risorse. Modificare le configurazioni o l'utilizzo del throughput Ridimensionamento automatico dell'applicazione AWS per allineare le risorse alla domanda, migliorando l’efficienza e il rapporto costo-efficacia.
- Strategia di monitoraggio di Amazon Textract – Per raggiungere l’eccellenza operativa nell’utilizzo di Amazon Textract, adottare un approccio olistico:
- Utilizza CloudWatch per monitorare diligentemente le operazioni di Amazon Textract, traendo approfondimenti da parametri chiave come SuccessfulRequestCount, ThrottledCount, ResponseTime, ServerErrorCount, UserErrorCount
- Imposta allarmi precisi basati su questi parametri e integrali con Servizio di notifica semplice Amazon (Amazon SNS) per il rilevamento delle anomalie in tempo reale.
- Agisci rapidamente in risposta a queste notifiche, garantendo una tempestiva rettifica dei problemi e un'efficienza coerente nell'elaborazione dei documenti. Questa strategia combina un monitoraggio meticoloso con un intervento proattivo, stabilendo il gold standard per l’eccellenza operativa.
- Registrazione delle chiamate API con AWS CloudTrail – Con AWS CloudTrail , puoi ottenere visibilità sulla cronologia delle chiamate API e sull'attività degli utenti, aspetti cruciali per il monitoraggio operativo e la risposta rapida agli incidenti. I servizi Amazon Textract e Amazon Comprehend sono integrati con AWS CloudTrail.
Conclusione
In questo post abbiamo condiviso principi di progettazione, aree di interesse, fondamenti e best practice per raggiungere l'eccellenza operativa nella tua soluzione IDP. Adottando i principi del Well-Architected Framework trattati in questo post, puoi ottimizzare i carichi di lavoro IDP per l'eccellenza operativa. Concentrati su aree chiave come IaC, strumentazione, osservabilità e miglioramento continuo, che ti aiuteranno a raggiungere l'eccellenza operativa e a garantire che i tuoi sistemi IDP forniscano valore aziendale su larga scala in modo sicuro e conforme.
AWS si impegna a considerare l'IDP Well-Architected Lens uno strumento vivente. Man mano che le soluzioni IDP e i relativi servizi AWS AI si evolvono e nuovi servizi AWS diventano disponibili, aggiorneremo di conseguenza l'IDP Lens Well-Architected.
Se desideri saperne di più sul Canone di architettura AWS, fai riferimento a AWS ben architettato.
Se hai bisogno di ulteriore assistenza da parte di esperti, contatta il team del tuo account AWS per coinvolgere un IDP Specialist Solutions Architect.
Informazioni sugli autori
Brijesh Pati è un Enterprise Solutions Architect presso AWS. Il suo obiettivo principale è aiutare i clienti aziendali ad adottare le tecnologie cloud per i loro carichi di lavoro. Ha esperienza nello sviluppo di applicazioni e nell'architettura aziendale e ha lavorato con clienti di vari settori come sport, finanza, energia e servizi professionali. I suoi interessi includono architetture serverless e AI/ML.
Mia Chang è un ML Specialist Solutions Architect per Amazon Web Services. Lavora con clienti nell'area EMEA e condivide le best practice per l'esecuzione di carichi di lavoro AI/ML sul cloud con il suo background in matematica applicata, informatica e AI/ML. Si concentra su carichi di lavoro specifici della PNL e condivide la sua esperienza come relatrice di conferenze e autrice di libri. Nel tempo libero le piacciono le escursioni, i giochi da tavolo e la preparazione del caffè.
Rui Cardoso è un architetto di soluzioni partner presso Amazon Web Services (AWS). Si sta concentrando su AI/ML e IoT. Lavora con i partner AWS e li supporta nello sviluppo di soluzioni in AWS. Quando non lavora, gli piace andare in bicicletta, fare escursioni e imparare cose nuove.
Tim Condel è un architetto senior di soluzioni specializzato in intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) presso Amazon Web Services (AWS). Il suo focus è l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale. A Tim piace prendere le idee dei clienti e trasformarle in soluzioni scalabili.
Sherry Ding è un architetto senior di soluzioni specializzato in intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) presso Amazon Web Services (AWS). Ha una vasta esperienza nell'apprendimento automatico con un dottorato di ricerca in informatica. Lavora principalmente con clienti del settore pubblico su varie sfide aziendali legate all'intelligenza artificiale/ML, aiutandoli ad accelerare il loro percorso di apprendimento automatico sul cloud AWS. Quando non aiuta i clienti, le piacciono le attività all'aria aperta.
Suyin Wang è un AI/ML Specialist Solutions Architect presso AWS. Ha un background formativo interdisciplinare in machine learning, servizi di informazione finanziaria ed economia, oltre ad anni di esperienza nella creazione di applicazioni di data science e machine learning che hanno risolto problemi aziendali reali. Le piace aiutare i clienti a identificare le giuste domande aziendali e a creare le giuste soluzioni AI/ML. Nel tempo libero ama cantare e cucinare.
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- facilitando
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