AWS предлагает новые руководства по искусственному интеллекту, машинному обучению и генеративному ИИ для планирования стратегии ИИ | Веб-сервисы Амазонки

Прорывы в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) были в заголовках в течение нескольких месяцев — и на то есть веские причины. Появляющиеся и развивающиеся возможности этой технологии обещают новые возможности для бизнеса для клиентов во всех секторах и отраслях. Но из-за скорости этой революции организациям и потребителям стало труднее оценить, что именно эти прорывы означают для них.

На протяжении многих лет AWS инвестировала в демократизацию доступа и понимания ИИ, машинного обучения и генеративного ИИ. Через объявления вокруг последних разработки в области генеративного ИИ и создание Инновационный центр генеративного ИИ стоимостью 100 миллионов долларов Amazon Web Services (AWS) всегда была на переднем крае, помогая понять, какую роль эти инновации могут играть в жизни как отдельных лиц, так и организаций. Чтобы помочь вам понять ваши возможности в отношении ИИ и МО, AWS опубликовала два новых руководства: AWS Cloud Adoption Framework для искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного ИИ и Руководство по принятию решений в Центре ресурсов по началу работы по машинному обучению.

AWS CAF для искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта

Ассоциация AWS Cloud Adoption Framework для искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного ИИ (CAF-AI) разработан, чтобы помочь вам ориентироваться в мире ИИ. Это ментальная модель для организаций, стремящихся получить коммерческую ценность за счет ИИ/МО. Основываясь на собственном опыте и опыте наших клиентов, мы предлагаем в этой структуре рекомендации по трансформации ИИ и ускорению бизнес-результатов за счет инновационного использования ИИ на AWS.

CAF-AI, используемый клиентами и командами партнеров, помогает вырабатывать, расставлять приоритеты, развивать и сообщать о стратегии трансформации ИИ. На следующем рисунке показано, как мы упрощаем путешествие ИИ через CAF-AI: работая в обратном направлении от бизнес-результатов (1) к возможностям, которые предоставляют ИИ, машинное обучение и генеративный ИИ (2), через ваши области преобразования (3) и ваши базовые возможности (4) с помощью итеративного процесса (5) оценки, получения и реализации действий для стратегии ИИ.

В CAF-AI мы описываем путь ИИ/МО, который вы можете испытать по мере того, как ваши организационные возможности в области ИИ и МО станут более зрелыми. Чтобы помочь вам, мы подробно рассмотрим эволюцию основных возможностей, которые, по нашим наблюдениям, помогают организациям еще больше повысить свою зрелость в области ИИ.

Мы также предоставляем предписывающие рекомендации посредством обзора целевого состояния этих основных возможностей и объясняем, как шаг за шагом развивать их, чтобы на этом пути создавать ценность для бизнеса. На следующем рисунке показаны эти основополагающие возможности для внедрения облака и AI/ML. А возможности это организационная способность использовать процессы для развертывания ресурсов (таких как люди, технологии и другие материальные или нематериальные активы) для достижения результата. Поскольку CAF-AI — это живой индекс знаний, вы можете ожидать, что со временем он будет расти и меняться.

Разработанный в качестве отправной точки и ориентира на пути клиента к машинному обучению и искусственному интеллекту, CAF-AI призван стать документом, из которого организации могут черпать вдохновение при формировании своей среднесрочной повестки дня в области искусственного интеллекта и машинного обучения и попытке понять важные темы и перспективы. которые влияют на это. В зависимости от того, на каком этапе вашего путешествия в области ИИ/МО вы находитесь, вы можете сосредоточиться на определенном разделе и отточить там свои навыки или использовать весь документ, чтобы оценить зрелость и помочь направить области краткосрочных улучшений.

Поскольку область бизнес-задач, к которой можно применить ИИ/МО, не относится к какой-то одной функции или домену, она применима ко всем функциям бизнеса и всем отраслевым областям, где вы ищете способы сбросить игровое поле на рынках, где ИИ/МО делает экономическую разницу. AWS Cloud Adoption Framework для искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного ИИ — это один из многих инструментов, которые AWS предоставляет, чтобы помочь вам достичь этого результата. Поскольку AI/ML позволяет найти решения и пути решения проблем, которые десятилетиями оставались нерентабельными (или были технически невозможны без AI/ML), результирующие бизнес-результаты могут быть значительными.

Руководство по принятию решений в Центре ресурсов по началу работы по машинному обучению

AWS всегда был ориентирован на выбор. По мере расширения использования ИИ крайне важно, чтобы у вас была правильная поддержка в выборе наилучшего сервиса, модели и инфраструктуры для нужд вашего бизнеса. Руководство по принятию решений в Центре ресурсов по началу работы по машинному обучению предназначен для предоставления вам подробного обзора сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения, предлагаемых AWS, и предоставления структурированных рекомендаций по выбору сервисов, которые могут подойти вам и вашим вариантам использования.

Руководство по принятию решений также может помочь вам сформулировать и рассмотреть критерии, которые будут определять ваш выбор. Например, в нем описывается ряд сервисов AWS ML (см. следующий снимок экрана), каждый из которых соответствует различным уровням требований к управлению, в зависимости от того, какой уровень контроля и настройки вам необходим.

В руководстве также рассказывается об уникальных возможностях сервисов AWS в реализации возможностей базовых моделей и о том, где вы можете максимально эффективно использовать эту быстро развивающуюся отрасль машинного обучения.

Он предлагает подробную информацию о конкретных услугах, ссылки на подробные технические руководства по уровням услуг, сравнительную таблицу, в которой подчеркиваются уникальные возможности ключевых услуг, а также критерии выбора услуг AI и ML. В нем также содержится тщательно подобранный набор ссылок на ключевые ресурсы, которые помогут вам начать работу с сервисами искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта в AWS.

Если вы хотите разобраться в разнообразии предложений ИИ, машинного обучения и генеративного ИИ, предоставляемых AWS, это руководство по принятию решений — отличное место для начала.

Заключение

Ассоциация Руководство по принятию решений в Центре ресурсов по началу работы по машинному обучениюВместе с AWS Cloud Adoption Framework для искусственного интеллекта, машинного обучения и генеративного ИИ, охватывает технические и нетехнические вопросы, которые мы часто слышим. Мы надеемся, что вы найдете эти новые ресурсы полезными, и с нетерпением ждем ваших отзывов о них.

---

Об авторах

Калеб Уилкинсон имеет более чем десятилетний опыт создания решений для искусственного интеллекта. В качестве старшего специалиста по стратегии машинного обучения в AWS Калеб является пионером инновационных приложений ИИ, которые раздвигают границы возможного и помогают организациям ответственно извлекать выгоду из искусственного интеллекта. Он является соавтором CAF-AI.

Александр Вельке имеет десятилетний опыт работы в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Он является старшим специалистом по стратегии машинного обучения и техническим менеджером по продуктам в Центре инноваций AWS Generative AI. Он работает с крупными организациями над их ИИ-стратегией и помогает им идти на просчитанный риск в авангарде технологического развития. Он является соавтором CAF-AI.

Джеф Уилрайт управляет командой AWS по содержанию решений, которая пишет и разрабатывает растущую коллекцию руководств по принятию решений в Центре ресурсов AWS Getting Started. Его команда создала руководство по принятию решений по машинному обучению AWS. Ему нравилось работать с ИИ и его предками с тех пор, как он впервые познакомился с простым текстовым Apple II. версии ЭЛИЗА в начале 1980.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/