הכרזה על כלים חדשים שיעזרו לכל עסק לאמץ AI גנרטיבי | שירותי האינטרנט של אמזון

מסטארטאפים ועד ארגונים, ארגונים מכל הגדלים מתחילים עם AI גנרטיבי. הם רוצים לנצל את הבינה המלאכותית הגנרטיבית ולתרגם את המומנטום מבטא, אבות טיפוס והדגמות לרווחי פרודוקטיביות וחידושים בעולם האמיתי. אבל מה צריכים ארגונים כדי להביא AI גנרטיבי לתוך הארגון ולהפוך אותו לאמיתי? כשאנחנו מדברים עם לקוחות, הם אומרים לנו שהם צריכים אבטחה ופרטיות, קנה מידה ומחיר ביצועים, והכי חשוב טכנולוגיה שרלוונטית לעסק שלהם. אנו נרגשים להכריז היום על יכולות ושירותים חדשים שיאפשרו לארגונים גדולים וקטנים להשתמש ב-AI יצירתי בדרכים יצירתיות, בניית יישומים חדשים ושיפור אופן פעולתם. ב-AWS, אנו ממוקדים יתר על המידה בסיוע ללקוחותינו בכמה דרכים:

• מה שמקל על בניית יישומי AI גנרטיביים עם אבטחה ופרטיות מובנים
• התמקדות בתשתית הביצועית והזולה ביותר עבור AI יצירתי, כך שתוכל לאמן את הדגמים שלך ולהפעיל הסקה בקנה מידה
• אספקת יישומים המונעים בינה מלאכותית עבור הארגון כדי לשנות את אופן ביצוע העבודה
• מתן אפשרות לנתונים כמבדיל שלך להתאים אישית מודלים של בסיס (FMs) ולהפוך אותם למומחה בעסק שלך, בנתונים שלך ובחברה שלך

כדי לעזור למגוון רחב של ארגונים לבנות חוויות בינה מלאכותית מובחנות, AWS עובדת יד ביד עם הלקוחות שלנו, כולל BBVA, תומסון רויטרס, United Airlines, Philips ו-LexisNexis Legal & Professional. ועם היכולות החדשות שהושקו היום, אנו מצפים לפרודוקטיביות משופרת, מעורבות משופרת של לקוחות וחוויות מותאמות אישית יותר שישנו את האופן שבו חברות עושות עבודה.

הכרזה על הזמינות הכללית של Amazon Bedrock, הדרך הקלה ביותר לבנות יישומי AI גנרטיביים עם אבטחה ופרטיות מובנים

הלקוחות נרגשים ואופטימיים לגבי הערך שבינה מלאכותית יצירתית יכולה להביא לארגון. הם צוללים עמוק לתוך הטכנולוגיה כדי ללמוד את הצעדים שהם צריכים לנקוט כדי לבנות מערכת AI גנרטיבית בייצור. בעוד שההתקדמות האחרונה בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית תפסה תשומת לב רחבה, עסקים רבים לא הצליחו לקחת חלק בשינוי הזה. לקוחות אומרים לנו שהם צריכים מבחר של מודלים, הבטחות אבטחה ופרטיות, גישה מוקדמת לנתונים, דרכים חסכוניות להפעיל מודלים ויכולות כמו הנדסה מהירה, אחזור דור מוגבר (RAG), סוכנים ועוד כדי ליצור יישומים מותאמים אישית. . לכן ב-13 באפריל 2023, הודענו סלע אמזון, הדרך הקלה ביותר לבנות ולהרחיב יישומי AI מחוללים עם מודלים בסיסיים. Amazon Bedrock הוא שירות מנוהל במלואו המציע מבחר של דגמי יסוד בעלי ביצועים גבוהים מספקים מובילים כמו AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ואמזון, יחד עם קבוצה רחבה של יכולות שלקוחות צריכים כדי לבנות בינה מלאכותית גנרטיבית יישומים, פישוט הפיתוח תוך שמירה על פרטיות ואבטחה. בנוסף, במסגרת א הכריז לאחרונה על שיתוף פעולה אסטרטגי, כל ה-FM העתידיים מ-Anthropic יהיו זמינים בתוך Amazon Bedrock עם גישה מוקדמת לתכונות ייחודיות להתאמה אישית של דגמים ויכולות כוונון עדין.

מאז אפריל, ראינו ממקור ראשון איך סטארט-אפים כמו Coda, Hurone AI, ו-Nexxiot; ארגונים גדולים כמו אדידס, GoDaddy, Clariant וברודרידג'; ושותפים כמו אקסנצ'ר, BCG, Leidos ו-Mission Cloud כבר משתמשים באמזון Bedrock כדי לבנות בצורה מאובטחת יישומי בינה מלאכותית מחוללת בתעשיות. ספקי תוכנה עצמאיים (ISVs) אוהבים Salesforce כעת משתלבים בצורה מאובטחת עם Amazon Bedrock כדי לאפשר ללקוחותיהם להפעיל יישומי AI מחוללים. לקוחות מיישמים AI גנרטיבי למקרי שימוש חדשים; לדוגמה, לונלי פלאנט, חברת מדיה מובילה בתחום הנסיעות, עבדה עם שלנו מרכז חדשנות בינה מלאכותית להציג פלטפורמת בינה מלאכותית ניתנת להרחבה המארגנת את תוכן הספרים תוך דקות כדי לספק המלצות נסיעות מגובשות ומדויקות ביותר, תוך הפחתת עלויות יצירת הטיולים בכמעט 80%. ומאז, המשכנו להוסיף יכולות חדשות, כמו סוכנים של Amazon Bedrock, כמו גם תמיכה בדגמים חדשים, כמו Cohere והדגמים האחרונים של Anthropic, כדי להציע ללקוחותינו יותר בחירה ולהקל על יצירת בינה מלאכותית מחוללת- יישומים מבוססים. Agents for Bedrock הם מחליף משחקים, המאפשרים ל-LLM להשלים משימות מורכבות המבוססות על הנתונים וממשקי ה-API שלך, באופן פרטי, מאובטח, עם הגדרה תוך דקות (ללא הכשרה או כוונון עדין).

היום, אנו נרגשים לחלוק הכרזות חדשות המקלות על הבאת AI גנרטיבי לארגון שלך:

• זמינות כללית של Amazon Bedrock לעזור אפילו ליותר לקוחות לבנות ולהרחיב יישומי AI גנרטיביים
• בחירת דגם מורחבת עם לאמה 2 (יגיע בשבועות הקרובים) ו Embeddings של אמזון טיטאן נותן ללקוחות בחירה וגמישות רבה יותר למצוא את הדגם המתאים לכל מקרה שימוש ו-RAG כוח לתוצאות טובות יותר
• Amazon Bedrock הוא שירות זכאי HIPAA וניתן להשתמש בו בהתאם ל-GDPR, מה שמאפשר אפילו ליותר לקוחות להפיק תועלת מ-AI גנרטיבי
• תפוקה מסופקת כדי להבטיח חווית משתמש עקבית גם בזמני תנועה שיא

עם הזמינות הכללית של Amazon Bedrock, ללקוחות נוספים תהיה גישה ליכולות המקיפות של Bedrock. לקוחות יכולים להתנסות בקלות עם מגוון FM מובילים, להתאים אותם באופן פרטי עם הנתונים שלהם באמצעות טכניקות כמו כוונון עדין ו-RAG, וליצור סוכנים מנוהלים המבצעים משימות עסקיות מורכבות - מהזמנת נסיעות ועיבוד תביעות ביטוח ועד ליצירת מסעות פרסום וניהול מלאי - הכל בלי לכתוב שום קוד. מכיוון ש-Amazon Bedrock היא ללא שרת, הלקוחות לא צריכים לנהל שום תשתית, והם יכולים לשלב בצורה מאובטחת ולפרוס יכולות AI גנרטיביות באפליקציות שלהם באמצעות שירותי AWS שהם כבר מכירים.

שנית, בחירת הדגמים הייתה אבן יסוד למה שהופך את Amazon Bedrock לשירות ייחודי ומובחן עבור הלקוחות שלנו. בשלב מוקדם כל זה באימוץ הבינה המלאכותית הגנרטיבית, אין מודל אחד שפותח את כל הערך של הבינה המלאכותית הגנרטיבית, והלקוחות זקוקים ליכולת לעבוד עם מגוון דגמים בעלי ביצועים גבוהים. אנו נרגשים להכריז על הזמינות הכללית של Embeddings של Amazon Titan ולהגיע בשבועות הקרובים לזמינות של Llama 2, מודל השפה הגדולה של Meta מהדור הבא (LLM) - מצטרף לספקי הדגמים הקיימים AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Stability AI ואמזון בהרחבת הבחירה והגמישות נוספת עבור הלקוחות. Amazon Bedrock הוא שירות הבינה המלאכותית הגנרטיבית הראשונה המנוהלת במלואה שמציעה את Llama 2, הדור הבא של LLM של Meta, באמצעות API מנוהל. דגמי Llama 2 מגיעים עם שיפורים משמעותיים לעומת דגמי ה-Llama המקוריים, כולל הכשרה על 40% יותר נתונים ואורך הקשר ארוך יותר של 4,000 אסימונים לעבודה עם מסמכים גדולים יותר. מודלים של Llama 2 הזמינים דרך Amazon Bedrock, מותאמים לספק תגובה מהירה על תשתית AWS, הם אידיאליים למקרי שימוש בדיאלוג. לקוחות יכולים כעת לבנות יישומי AI גנרטיביים המופעלים על ידי דגמי פרמטרים של Llama 2 13B ו-70B, ללא צורך בהגדרה וניהול של תשתית כלשהי.

Amazon Titan FMs הם משפחה של מודלים שנוצרו ואומנו מראש על ידי AWS על מערכי נתונים גדולים, מה שהופך אותם ליכולות רב עוצמה, לשימוש כללי, שנבנו כדי לתמוך במגוון מקרי שימוש. הראשון מבין הדגמים הללו שזמינים בדרך כלל ללקוחות, Amazon Titan Embeddings, הוא LLM הממיר טקסט לייצוגים מספריים (הידועים בשם embeddings) כדי להפעיל מקרי שימוש ב-RAG. FMs מתאימים היטב למגוון רחב של משימות, אך הם יכולים להגיב רק לשאלות המבוססות על למידה מנתוני ההדרכה ומידע ההקשרי בהנחיה, מה שמגביל את יעילותם כאשר התגובות דורשות ידע בזמן או נתונים קנייניים. נתונים הם ההבדל בין אפליקציית בינה מלאכותית גנרטיבית לכזו שמכירה באמת את העסק שלך ואת הלקוח שלך. כדי להגדיל את תגובות ה-FM עם נתונים נוספים, ארגונים רבים פונים אל RAG, טכניקת התאמה אישית פופולרית של מודלים שבה FM מתחבר למקור ידע שהוא יכול להתייחס אליו כדי להגדיל את התגובות שלו. כדי להתחיל עם RAG, לקוחות צריכים קודם כל גישה למודל הטמעה כדי להמיר את הנתונים שלהם לוקטורים המאפשרים ל-FM להבין ביתר קלות את המשמעות הסמנטית והקשרים בין הנתונים. בניית מודל הטמעות דורשת כמויות אדירות של נתונים, משאבים ומומחיות ב-ML, מה שמרחיק את RAG מהישג ידם של ארגונים רבים. Amazon Titan Embeddings מקלה על לקוחות להתחיל עם RAG כדי להרחיב את העוצמה של כל FM באמצעות הנתונים הקנייניים שלהם. Amazon Titan Embeddings תומך ביותר מ-25 שפות ואורך הקשר של עד 8,192 אסימונים, מה שהופך אותו למתאים היטב לעבודה עם מילים בודדות, ביטויים או מסמכים שלמים המבוססים על מקרה השימוש של הלקוח. המודל מחזיר וקטורי פלט של 1,536 ממדים, ומעניק לו רמת דיוק גבוהה, תוך אופטימיזציה לתוצאות חסכוניות עם אחזור נמוך. עם מודלים ויכולות חדשות, קל להשתמש בנתונים של הארגון שלך כנכס אסטרטגי כדי להתאים אישית מודלים בסיסיים ולבנות חוויות מובחנות יותר.

שלישית, מכיוון שהנתונים שלקוחות רוצים להשתמש בהם להתאמה אישית הם IP יקרי ערך, הם צריכים שהם יישארו מאובטחים ופרטיים. עם אבטחה ופרטיות מובנים מהיום הראשון, לקוחות Amazon Bedrock יכולים לסמוך על כך שהנתונים שלהם יישארו מוגנים. אף אחד מהנתונים של הלקוח לא משמש לאימון ה-FMs הבסיסיים המקוריים. כל הנתונים מוצפנים בזמן מנוחה ובמעבר. ואתה יכול לצפות לאותם בקרות גישה של AWS שיש לך עם כל שירות AWS אחר. היום, אנו נרגשים לבנות על הבסיס הזה ולהציג יכולות אבטחה וממשל חדשות - אמזון Bedrock הוא כעת שירות זכאי HIPAA וניתן להשתמש בו בהתאם ל-GDPR, מה שמאפשר אפילו ליותר לקוחות להפיק תועלת מ-AI גנרטיבי. יכולות ממשל חדשות כוללות אינטגרציה עם אמזון CloudWatch כדי לעקוב אחר מדדי שימוש ולבנות לוחות מחוונים מותאמים ואינטגרציה איתם AWS CloudTrail כדי לנטר את פעילות ה-API ולפתור בעיות. יכולות הממשל והאבטחה החדשות הללו עוזרות לארגונים לנצל את הפוטנציאל של AI גנרטיבי, אפילו בתעשיות בפיקוח גבוה, ולהבטיח שהנתונים יישארו מוגנים.

לבסוף, תקופות מסוימות בשנה, כמו החגים, הן קריטיות עבור לקוחות כדי לוודא שהמשתמשים שלהם יכולים לקבל שירות ללא הפרעה מיישומים המופעלים על ידי AI גנרטיבי. בתקופות אלו, הלקוחות רוצים להבטיח שהשירות שלהם זמין לכל לקוחותיו ללא קשר לביקוש. Amazon Bedrock מאפשרת כעת ללקוחות לשמור תפוקה (במונחים של אסימונים מעובדים לדקה) כדי לשמור על חווית משתמש עקבית גם בזמני תנועה שיא.

יחד, היכולות והדגמים החדשים שהכרזנו היום עבור Amazon Bedrock יאיץ את המהירות שבה ארגונים יכולים לבנות יישומים מותאמים אישית יותר ולשפר את פרודוקטיביות העובדים. בהתאמה עם ההשקעות השוטפות שלנו בתשתית ML, Amazon Bedrock הוא המקום הטוב ביותר עבור לקוחות לבנות ולהרחיב יישומי בינה מלאכותית.

כדי לעזור ללקוחות להתחיל במהירות עם התכונות החדשות הללו, אנו מוסיפים אימון AI חדשני עבור Amazon Bedrock אוסף של קורסי הכשרה דיגיטליים לפי דרישה. Amazon Bedrock - תחילת העבודה הוא קורס דיגיטלי חינמי בקצב עצמי המציג ללומדים את השירות. קורס זה בן 60 דקות יציג למפתחים ולקהלים טכניים את היתרונות, התכונות, מקרי השימוש והמושגים הטכניים של Amazon Bedrock.

הכרזה על יכולת התאמה אישית של Amazon CodeWhisperer ליצירת המלצות קוד רלוונטיות יותר המבוססות על בסיס הקוד של הארגון שלך

ב-AWS, אנו בונים יישומים חדשים וחזקים המשנים את האופן שבו הלקוחות שלנו עושים עבודה עם AI יצירתי. באפריל 2023, הודענו על הזמינות הכללית של Amazon Code Whisperer, מלווה קידוד AI המסייע למפתחים לבנות יישומי תוכנה מהר יותר על ידי מתן הצעות קוד ב-15 שפות, המבוססות על הערות וקוד בשפה טבעית בסביבת מפתח משולבת (IDE) של מפתח. CodeWhisperer הוכשר על מיליארדי שורות של קוד זמין לציבור כדי לעזור למפתחים להיות פרודוקטיביים יותר במגוון רחב של משימות. הכשרנו במיוחד את CodeWhisperer בנושא קוד אמזון באיכות גבוהה, כולל ממשקי API של AWS ושיטות עבודה מומלצות, כדי לעזור למפתחים ליצור קוד מהיר ומדויק אפילו יותר שמקיים אינטראקציה עם שירותי AWS כמו ענן מחשוב אלסטי של אמזון (אמזון EC2), שירות אחסון פשוט של אמזון (Amazon S3), ו AWS למבדה. לקוחות מ- Accenture ועד Persistent ועד Bundesliga השתמשו ב- CodeWhisperer כדי להפוך את המפתחים שלהם ליותר פרודוקטיביים.

לקוחות רבים גם רוצים ש-CodeWhisperer תכלול ממשקי API פנימיים משלהם, ספריות, שיטות עבודה מומלצות ודפוסים ארכיטקטוניים בהצעות שלה, כדי שיוכלו לזרז את הפיתוח אפילו יותר. כיום, שותפים לקידוד AI אינם מסוגלים לכלול את ממשקי ה-API הללו בהצעות הקוד שלהם מכיוון שהם בדרך כלל מאומנים על קוד זמין לציבור, ולכן אינם מודעים לקוד הפנימי של החברה. לדוגמה, כדי לבנות תכונה לאתר מסחר אלקטרוני שמפרטת פריטים בעגלת קניות, מפתחים צריכים למצוא ולהבין את הקוד הפנימי הקיים, כמו ה-API המספק את תיאור הפריטים, כדי שיוכלו להציג את התיאור בעגלת הקניות. . ללא מלווה קידוד המסוגל להציע את הקוד הפנימי הנכון עבורם, מפתחים צריכים להקדיש שעות לחפור בבסיס הקוד הפנימי ובתיעוד שלהם כדי להשלים את עבודתם. גם לאחר שמפתחים מצליחים למצוא את המשאבים הנכונים, עליהם להשקיע זמן רב יותר בבדיקת הקוד כדי לוודא שהוא פועל לפי שיטות העבודה המומלצות של החברה שלהם.

היום, אנו נרגשים להכריז על חדש יכולת התאמה אישית של Amazon CodeWhisperer, המאפשר ל-CodeWhisperer ליצור הצעות טובות עוד יותר מבעבר, מכיוון שהוא יכול כעת לכלול את ממשקי ה-API הפנימיים, הספריות, השיטות המומלצות והדפוסים הארכיטקטוניים שלך. יכולת זו משתמשת בטכניקות העדכניות ביותר של התאמה אישית של המודל וההקשר והיא תהיה זמינה בתצוגה מקדימה בקרוב כחלק מ-CodeWhisperer Enterprise Tier חדש. עם יכולת זו, אתה יכול לחבר בצורה מאובטחת את המאגרים הפרטיים שלך ל-CodeWhisperer, ובכמה לחיצות, להתאים אישית את CodeWhisperer כדי ליצור המלצות בזמן אמת הכוללות את בסיס הקוד הפנימי שלך. לדוגמה, עם התאמה אישית של CodeWhisperer, מפתח שעובד בחברת משלוחי מזון יכול לבקש מ-CodeWhisperer לספק המלצות הכוללות קוד ספציפי הקשור לשירותים הפנימיים של החברה, כגון "עיבוד רשימה של משלוחי מזון לא מוקצים סביב מיקומו הנוכחי של הנהג". בעבר, CodeWhisperer לא ידע את ממשקי ה-API הפנימיים הנכונים עבור "משלוחי מזון לא מוקצים" או "המיקום הנוכחי של הנהג" מכיוון שזה לא מידע זמין לציבור. כעת, לאחר התאמה אישית על בסיס הקוד הפנימי של החברה, CodeWhisperer מבין את הכוונה, קובע אילו ממשקי API פנימיים וציבוריים מתאימים ביותר למשימה, ומייצר המלצות קוד עבור המפתח. יכולת ההתאמה האישית של CodeWhisperer יכולה לחסוך למפתחים שעות בחיפוש ושינוי קוד מתועד בדלילות, ומסייעת למפתחים חדשים בחברה מהר יותר.

בדוגמה הבאה, לאחר יצירת התאמה אישית פרטית, מפתחי AnyCompany (חברת משלוחי מזון) מקבלים המלצות על קוד CodeWhisperer הכוללות את ממשקי ה-API והספריות הפנימיים שלהם.

ערכנו מחקר לאחרונה עם מַתְמִיד, חברת שירותים ופתרונות גלובלית המספקת שירותי הנדסה דיגיטלית ומודרניזציה ארגונית ללקוחות, כדי למדוד את יתרונות הפרודוקטיביות של יכולת ההתאמה האישית של CodeWhisperer. Persistent גילה שמפתחים המשתמשים ביכולת ההתאמה האישית הצליחו להשלים את משימות הקידוד שלהם במהירות של עד 28% מהר יותר, בממוצע, מאשר מפתחים המשתמשים ב-CodeWhisperer הסטנדרטי.

תכננו את יכולת ההתאמה האישית הזו עם הפרטיות והאבטחה בחזית. מנהלי מערכת יכולים לנהל בקלות את הגישה להתאמה אישית פרטית מה- קונסולת הניהול של AWS, כך שרק למפתחים ספציפיים תהיה גישה. מנהלי מערכת יכולים גם להבטיח שרק מאגרים העומדים בסטנדרטים שלהם כשירים לשימוש בהתאמה אישית של CodeWhisperer. שימוש במאגרים איכותיים עוזר ל-CodeWhisperer להציע הצעות לקידום אבטחה ואיכות קוד שיטות עבודה מומלצות. כל התאמה אישית מבודדת לחלוטין מלקוחות אחרים ואף אחת מההתאמות האישיות שנבנו עם היכולת החדשה הזו לא תשמש לאימון ה-FM הבסיסי CodeWhisperer, תוך הגנה על הקניין הרוחני היקר של הלקוחות.

הכרזה על התצוגה המקדימה של יכולות עריכת BI Generative ב-Amazon QuickSight כדי לעזור לאנליסטים עסקיים ליצור ולהתאים בקלות חזותיים באמצעות פקודות בשפה טבעית

AWS הייתה במשימה לדמוקרטיזציה של גישה לתובנות עבור כל המשתמשים בארגון. אמזון קוויקסייט, שירות הבינה העסקית המאוחדת שלנו (BI) שנבנה עבור הענן, מאפשר שיתוף של תובנות בין כל המשתמשים בארגון. עם QuickSight, השתמשנו במודלים גנרטיביים לכוח Amazon QuickSight Q, המאפשרים לכל משתמש לשאול שאלות על הנתונים שלו באמצעות שפה טבעית, מבלי לכתוב שאילתות SQL או ללמוד כלי BI, מאז 2020. ביולי 2023, אנו הודיע שאנו מקדמים את החידוש המוקדם ב-QuickSight Q עם יכולות LLM החדשות לספק יכולות BI Generative ב-QuickSight. לקוחות QuickSight נוכחיים כמו BMW Group ו-Traeger Grills מצפים להגדיל עוד יותר את הפרודוקטיביות של האנליסטים שלהם תוך שימוש בחוויית יצירת ה-BI Generative.

היום, אנו נרגשים להפוך את יכולות ה-LLM הללו לזמינות בתצוגה מקדימה עם יכולות עריכת לוח מחוונים BI גנרטיבי עבור אנליסטים עסקיים. יכולות העריכה החדשות של BI Generative מרחיבות את השאילתה בשפה הטבעית של QuickSight Q מעבר למענה על שאלות מובנות היטב (כגון "מהם 10 המוצרים המובילים שנמכרים בקליפורניה?") כדי לעזור לאנליסטים ליצור במהירות חזותיים הניתנים להתאמה אישית מקטעי שאלות (כגון "10 המוצרים המובילים"), הבהירו את כוונת השאילתה על ידי שאילת שאלות המשך, חידוד הדמיות והשלמה של חישובים מורכבים. אנליסטים עסקיים פשוט מתארים את התוצאה הרצויה, ו-QuickSight מייצר תמונות ויזואליות משכנעות שניתן להוסיף בקלות ללוח מחוונים או לדוח בלחיצה אחת. QuickSight Q מציע גם שאלות קשורות כדי לעזור לאנליסטים להבהיר מקרים מעורפלים כאשר שדות נתונים מרובים תואמים את השאילתה שלהם. כאשר למנתח יש את ההדמיה הראשונית, הם יכולים להוסיף חישובים מורכבים, לשנות סוגי תרשימים ולחדד חזותיים באמצעות הנחיות בשפה טבעית. יכולות עריכת ה-BI החדשות ב-QuickSight Q הופכות את האנליסטים העסקיים במהירות ובקלות ליצור תמונות ויזואליות משכנעות ומצמצמות את הזמן לספק את התובנות הדרושות כדי לתת החלטות מונעות נתונים בקנה מידה.

כלים ויכולות AI גנרטיביות לכל עסק

ההכרזות של היום פותחות AI גנרטיבי לכל לקוח. עם אבטחה ופרטיות ברמה ארגונית, מבחר של FM מובילים, גישה מוקדמת לנתונים ותשתית בעלת ביצועים גבוהים וחסכונית, ארגונים סומכים על AWS שתניע את החידושים שלהם עם פתרונות AI מחוללים בכל שכבה של הערימה. ראינו חדשנות מרגשת מ-Bridgewater Associates ועד אומניקום ל-Asurion to Rocket Mortgage, ועם ההכרזות החדשות הללו, אנו מצפים למקרי שימוש ויישומים חדשים של הטכנולוגיה כדי להגביר את הפרודוקטיביות. זו רק ההתחלה - על פני ערימת הטכנולוגיה, אנו מחדשים עם שירותים ויכולות חדשים שנבנו עבור הארגון שלך כדי לעזור להתמודד עם כמה מהאתגרים הגדולים ביותר שלך ולשנות את אופן העבודה שלנו.

משאבים

למידע נוסף, עיין במשאבים הבאים:

---

על הסופר

סוואמי סיוואסוברמני הוא סגן נשיא למידת נתונים ולמידת מכונה ב-AWS. בתפקיד זה, Swami מפקח על כל שירותי מסד הנתונים, האנליטיקה של AWS ושירותי AI ו- Machine Learning. המשימה של הצוות שלו היא לעזור לארגונים להפעיל את הנתונים שלהם עם פתרון נתונים מלא, מקצה לקצה, לאחסון, גישה, ניתוח, הדמיה וחיזוי.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/announcing-new-tools-to-help-every-business-embrace-generative-ai/