AWS oferuje nowe przewodniki dotyczące sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji, które pomogą Ci zaplanować strategię AI | Usługi sieciowe Amazona

Przełomy w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML) od miesięcy pojawiają się na pierwszych stronach gazet – i nie bez powodu. Pojawiające się i rozwijające możliwości tej technologii obiecują nowe możliwości biznesowe dla klientów ze wszystkich sektorów i branż. Jednak tempo tej rewolucji utrudniło organizacjom i konsumentom ocenę, co te przełomy oznaczają dla nich konkretnie.

Przez lata AWS inwestował w demokratyzację dostępu do sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji oraz zrozumienia jej. Poprzez ogłoszenia dotyczące najnowszych rozwój generatywnej sztucznej inteligencji oraz ustanowienie Centrum innowacji generatywnej sztucznej inteligencji o wartości 100 milionów dolarów programu Amazon Web Services (AWS) przoduje w pomaganiu w pogłębianiu wiedzy na temat roli, jaką te innowacje mogą odegrać w życiu zarówno jednostek, jak i organizacji. Aby pomóc Ci zrozumieć dostępne opcje w odniesieniu do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, AWS opublikowało dwa nowe przewodniki: Struktura wdrażania chmury AWS dla sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji oraz Przewodnik dotyczący podejmowania decyzji dotyczących uczenia maszynowego w Centrum zasobów — wprowadzenie.

AWS CAF dla AI, ML i generatywnej AI

Połączenia Struktura wdrażania chmury AWS dla sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji (CAF-AI) ma pomóc Ci w nawigacji w podróży po AI. To model mentalny dla organizacji, które starają się generować wartość biznesową z AI/ML. Bazując na własnym – i doświadczeniu naszych klientów – dostarczamy w ramach tych ram najlepszych praktyk transformację AI i przyspieszanie wyników biznesowych poprzez innowacyjne wykorzystanie AI w AWS.

Używany przez klientów i zespoły partnerskie, CAF-AI pomaga opracowywać, ustalać priorytety, ewoluować i komunikować strategię transformacji AI. Poniższy rysunek pokazuje, jak upraszczamy podróż AI poprzez CAF-AI: przechodząc wstecz od wyników biznesowych (1) do możliwości, jakie zapewniają sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i generatywna sztuczna inteligencja (2), w różnych domenach transformacji (3) i podstawowych możliwości (4) poprzez proces iteracyjny (5) oceny, wyprowadzania i wdrażania elementów działań w ramach strategii sztucznej inteligencji.

W CAF-AI opisujemy podróż AI/ML, której możesz doświadczyć, gdy Twoje możliwości organizacyjne w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dojrzeją. Aby Ci pomóc, przybliżamy ewolucję podstawowych możliwości, które, jak zaobserwowaliśmy, pomagają organizacji w dalszym zwiększaniu jej dojrzałości w zakresie sztucznej inteligencji.

Zapewniamy również wytyczne zawierające przegląd docelowego stanu tych podstawowych możliwości i wyjaśniamy, jak je krok po kroku rozwijać, aby po drodze generować wartość biznesową. Poniższy rysunek przedstawia te podstawowe możliwości wdrażania chmury i AI/ML. A zdolność to organizacyjna zdolność do wykorzystania procesów w celu wykorzystania zasobów (takich jak ludzie, technologia i inne aktywa materialne lub niematerialne) w celu osiągnięcia wyniku. Ponieważ CAF-AI jest żywym indeksem wiedzy, można oczekiwać, że będzie on rósł i zmieniał się z biegiem czasu.

Zaprojektowany jako punkt wyjścia i punkt orientacyjny na całej drodze klienta do uczenia się i uczenia maszynowego, CAF-AI ma być dokumentem, z którego organizacje mogą czerpać inspirację podczas kształtowania średnioterminowego programu AI i uczenia maszynowego oraz próbując zrozumieć ważne tematy i perspektywy które na to wpływają. W zależności od tego, na jakim etapie swojej podróży w zakresie AI/ML się znajdujesz, możesz skupić się na konkretnej sekcji i tam doskonalić swoje umiejętności lub skorzystać z całego dokumentu, aby ocenić dojrzałość i pomóc wskazać obszary ulepszeń w najbliższej przyszłości.

Ponieważ przestrzeń problemów biznesowych, w których można zastosować sztuczną inteligencję, nie jest pojedynczą funkcją ani dziedziną, ma ona zastosowanie do wszystkich funkcji przedsiębiorstw i wszystkich dziedzin przemysłu, w których szukasz sposobów na zresetowanie warunków działania na rynkach, na których AI/ML robi różnicę ekonomiczną. The Struktura wdrażania chmury AWS dla sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji to jedno z wielu narzędzi udostępnianych przez AWS, które pomogą Ci osiągnąć ten wynik. Ponieważ sztuczna inteligencja umożliwia rozwiązania i ścieżki rozwiązywania problemów, których rozwiązanie przez dziesięciolecia było nieekonomiczne (lub których rozwiązanie było technicznie niemożliwe bez sztucznej inteligencji/ML), wynikające z tego wyniki biznesowe mogą być znaczące.

Przewodnik po podejmowaniu decyzji dotyczących uczenia maszynowego w Centrum zasobów Wprowadzenie

W AWS zawsze chodziło o wybór. W miarę zwiększania się wykorzystania sztucznej inteligencji niezwykle ważne jest, aby mieć odpowiednie wsparcie w wyborze najlepszej usługi, modelu i infrastruktury dla potrzeb biznesowych. The Przewodnik dotyczący podejmowania decyzji dotyczących uczenia maszynowego w Centrum zasobów — wprowadzenie ma na celu zapewnienie szczegółowego przeglądu usług AI i ML oferowanych przez AWS oraz zapewnienie ustrukturyzowanych wskazówek dotyczących wyboru usług, które mogą być odpowiednie dla Ciebie i Twoich przypadków użycia.

Przewodnik decyzyjny może również pomóc w sformułowaniu i rozważeniu kryteriów, które będą stanowić podstawę dokonanych wyborów. Na przykład opisuje zakres usług AWS ML (patrz poniższy zrzut ekranu), z których każda zaspokaja różne poziomy wymagań w zakresie zarządzania, w zależności od potrzebnego poziomu kontroli i dostosowania.

Przewodnik wyjaśnia także wyjątkowe możliwości usług AWS w zakresie wykorzystania mocy modeli podstawowych oraz wyjaśnia, gdzie można w pełni wykorzystać tę szybko rozwijającą się gałąź uczenia maszynowego.

Zawiera szczegółowe informacje na temat konkretnych usług, łącza do szczegółowych przewodników technicznych na poziomie usług, tabelę porównawczą podkreślającą unikalne możliwości kluczowych usług oraz kryteria wyboru usług AI i ML. Zawiera także wyselekcjonowany zestaw linków do kluczowych zasobów, które mogą pomóc w rozpoczęciu korzystania z usług AI, ML i generatywnych AI w AWS.

Jeśli chcesz poznać szeroką gamę ofert AI, ML i generatywnej AI oferowanych przez AWS, ten przewodnik decyzyjny jest doskonałym miejscem na rozpoczęcie.

Wnioski

Połączenia Przewodnik dotyczący podejmowania decyzji dotyczących uczenia maszynowego w Centrum zasobów — wprowadzenie, Wraz z Struktura wdrażania chmury AWS dla sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i generatywnej sztucznej inteligencji, obejmuje pytania techniczne i nietechniczne, które często słyszymy. Mamy nadzieję, że te nowe zasoby okażą się przydatne i czekamy na Twoją opinię na ich temat.

---

O autorach

Caleba Wilkinsona ma ponad dziesięcioletnie doświadczenie w budowaniu rozwiązań AI. Jako starszy specjalista ds. strategii uczenia maszynowego w AWS Caleb jest pionierem innowacyjnych zastosowań sztucznej inteligencji, które przesuwają granice możliwości i pomagają organizacjom w sposób odpowiedzialny korzystać ze sztucznej inteligencji. Jest współautorem CAF-AI.

Aleksandra Wöhlke ma dziesięcioletnie doświadczenie w AI i ML. Jest starszym strategiem uczenia maszynowego i menedżerem produktu technicznego w Centrum Innowacji AWS Generative AI. Współpracuje z dużymi organizacjami nad ich strategią AI i pomaga im podejmować skalkulowane ryzyko w czołówce rozwoju technologicznego. Jest współautorem CAF-AI.

Geofa Wheelwrighta zarządza zespołem ds. treści decyzyjnych AWS, który pisze i rozwija rosnącą kolekcję przewodników decyzyjnych w Centrum zasobów AWS Getting Started Resource Center. Jego zespół stworzył przewodnik dotyczący podejmowania decyzji dotyczących uczenia maszynowego AWS. Praca z sztuczną inteligencją i jej przodkami sprawiała mu przyjemność od czasu, gdy po raz pierwszy zetknął się z prostym, tekstowym Apple II wersje ELIZY we wczesnych 1980-ach.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/