AWS は、AI 戦略を計画するための新しい人工知能、機械学習、生成 AI ガイドを提供します | アマゾン ウェブ サービス

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の画期的な進歩が何か月も見出しで取り上げられてきましたが、それには十分な理由があります。 このテクノロジーの新たな機能と進化する機能は、あらゆる分野および業界のお客様に新たなビジネス チャンスを約束します。 しかし、この革命のスピードにより、組織や消費者がこれらの画期的な進歩が具体的に何を意味するのかを評価することが難しくなりました。

AWS は長年にわたり、AI、ML、生成 AI へのアクセスと理解の民主化に投資してきました。 最新情報に関するアナウンスを通じて 生成AIの開発 との確立 100 億ドルのジェネレーティブ AI イノベーション センター このプログラムでは、アマゾン ウェブ サービス (AWS) が最前線に立ち、個人と組織の両方の生活においてこれらのイノベーションが果たせる役割についての理解を促進してきました。 AI と ML に関するオプションを理解するのに役立つように、AWS は XNUMX つの新しいガイドを公開しました。 人工知能、機械学習、生成 AI のための AWS クラウド導入フレームワーク と 入門リソース センターの機械学習意思決定ガイド.

AI、ML、生成 AI 用の AWS CAF

　 人工知能、機械学習、生成 AI のための AWS クラウド導入フレームワーク (CAF-AI) は、AI の旅をナビゲートできるように設計されています。 これは、AI/ML からビジネス価値を生み出そうとする組織のメンタル モデルです。 私たち自身とお客様の経験に基づいて、このフレームワークで AI 変革のベストプラクティスを提供し、AWS での AI の革新的な使用を通じてビジネスの成果を加速します。

CAF-AI は、顧客およびパートナー チームによって使用され、AI 変革のための戦略を導き出し、優先順位を付け、進化させ、伝達するのに役立ちます。 次の図は、CAF-AI を通じて AI の取り組みをどのように簡素化するかを示しています。これは、ビジネスの成果 (1) から、AI、ML、生成 AI が提供する機会 (2) まで、変革ドメイン (3) と基盤全体にわたって逆算することによって行われます。 AI 戦略のアクションアイテムを評価、導き出し、実装する反復プロセス (4) を通じて、能力 (5) を実現します。

CAF-AI では、AI と ML に関する組織の能力が成熟するにつれて経験する可能性のある AI/ML の旅について説明します。 ガイドとして、組織が AI の成熟度をさらに高めるために観察された基本的な機能の進化に焦点を当てます。

また、これらの基本機能の目標状態の概要を通じて規範的なガイダンスを提供し、途中でビジネス価値を生み出すためにそれらを段階的に進化させる方法についても説明します。 次の図は、クラウドと AI/ML 導入のためのこれらの基本的な機能を示しています。 あ 機能 成果を達成するためにプロセスを使用してリソース (人材、テクノロジー、その他の有形または無形の資産など) を展開する組織の能力です。 CAF-AI は知識の生きたインデックスであるため、時間の経過とともに成長し、変化することが予想されます。

CAF-AI は、顧客の ML および AI の取り組み全体にわたる開始点およびオリエンテーション ポイントとして設計されており、組織が中期的な AI および ML アジェンダを形成し、重要なトピックと視点を理解しようとする際にインスピレーションを得ることができる文書となることを目的としています。それが影響するのです。 AI/ML の取り組みのどの時点にいるかに応じて、特定のセクションに焦点を当ててスキルを磨く場合もあれば、文書全体を使用して成熟度を判断し、短期的な改善領域を指示する場合もあります。

AI/ML を適用できるビジネス上の問題領域は単一の機能やドメインではないため、AI/ML が適用される市場での競争条件をリセットする方法を探しているビジネスのすべての機能とすべての業界ドメインに適用されます。経済的な違いが生まれます。 の 人工知能、機械学習、生成 AI のための AWS クラウド導入フレームワーク は、この結果を達成するために AWS が提供する数多くのツールの XNUMX つです。 AI/ML は、数十年にわたって解決するのが非経済的であった (または AI/ML なしでは技術的に取り組むことが不可能だった) 問題の解決策と解決策を可能にするため、結果としてビジネスに重大な成果をもたらす可能性があります。

入門リソース センター機械学習意思決定ガイド

AWS は常に選択を重視してきました。 AI の使用を強化する場合、ビジネス ニーズに最適なサービス、モデル、インフラストラクチャを選択するための適切なサポートを受けることが最も重要です。 の 入門リソース センターの機械学習意思決定ガイド は、AW​​S が提供する AI および ML サービスの詳細な概要を提供し、お客様とユースケースに適したサービスを選択する方法について構造化されたガイダンスを提供するように設計されています。

意思決定ガイドは、選択を決定するための基準を明確にし、検討するのにも役立ちます。 たとえば、AWS ML サービスの範囲 (次のスクリーンショットを参照) について説明します。各サービスは、必要な制御とカスタマイズの程度に応じて、さまざまなレベルの管理要件に対応します。

このガイドでは、基礎モデルの力を実現する際の AWS サービスの独自の機能と、この急速に進化する機械学習の分野をどこで最大限に活用できるかについても説明しています。

特定のサービスの詳細、詳細なサービスレベルの技術ガイドへのリンク、主要なサービスの独自の機能を強調した比較表、および AI および ML サービスの選択基準を提供します。 また、AWS で AI、ML、生成 AI サービスの使用を開始するのに役立つ主要なリソースへの厳選されたリンクのセットも提供します。

AWS が提供する AI、ML、生成 AI の幅広いサービスを理解したい場合は、この意思決定ガイドから始めるのが最適です。

まとめ

　 入門リソース センターの機械学習意思決定ガイド、一緒に 人工知能、機械学習、生成 AI のための AWS クラウド導入フレームワークでは、よく聞かれる技術的な質問と非技術的な質問を取り上げます。 これらの新しいリソースが役立つことを願っており、フィードバックをお待ちしています。

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著者について

ケイレブ・ウィルキンソン AI ソリューションの構築に XNUMX 年以上の経験があります。 AWS のシニア機械学習ストラテジストとして、Caleb は可能性の限界を押し広げ、組織が人工知能から責任ある利益を得られるよう支援する AI の革新的なアプリケーションの先駆者です。 彼は CAF-AI の共著者です。

アレクサンダー・ヴェルケ AI と ML で XNUMX 年の経験があります。 彼は、AWS Generative AI Innovation Center のシニア機械学習ストラテジスト兼テクニカルプロダクトマネージャーです。 彼は大規模組織の AI 戦略に協力し、技術開発の最前線で計​​算されたリスクを取るのを支援しています。 彼は CAF-AI の共著者です。

ジオフ・ホイールライト は、AW​​S 意思決定コンテンツ チームを管理しており、AWS Getting Started Resource Center で増え続ける意思決定ガイドのコレクションを作成および開発しています。 彼のチームは、AWS 機械学習の選択に関する意思決定ガイドを作成しました。 彼は、シンプルなテキストベースの Apple II を初めて知って以来、AI とその祖先を扱うことを楽しんできました。 イライザのバージョン 初期の1980で。

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• 情報源： https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/