AWS, Amazon SageMaker ile İnovasyonun 5. Yılını Kutluyor

Sadece 5 yılda onbinlerce müşteri başvurdu Amazon Adaçayı Yapıcı Milyonlarca model oluşturmak, milyarlarca parametreli modelleri eğitmek ve yüz milyarlarca aylık tahmin oluşturmak.

Makine öğrenimi (ML) paradigma değişiminin tohumları onlarca yıldır oradaydı, ancak neredeyse sonsuz bilgi işlem kapasitesinin hazır bulunması, verilerin büyük oranda çoğalması ve makine öğrenimi teknolojilerindeki hızlı ilerleme sayesinde, farklı sektörlerdeki müşteriler artık bu dönüşümsel makine öğrenmesine erişebiliyor. faydalar. AWS, bu fırsattan yararlanmak ve makine öğrenimini araştırma laboratuvarından kuruluşların eline geçirmek için Amazon SageMaker'ı oluşturdu. Bu yıl, AWS re:Invent 5'de başlatılan ve AWS tarihinde en hızlı büyüyen hizmetlerden biri haline gelen, amiral gemisi tam olarak yönetilen makine öğrenimi hizmetimiz Amazon SageMaker'ın 2017. yıl dönümünü kutluyoruz.

AWS, makine öğreniminin önündeki engelleri kaldırmak ve en son teknolojiye erişimi demokratikleştirmek için Amazon SageMaker'ı başlattı. Bugün, bu başarı kaçınılmaz görünebilir, ancak 2017'de makine öğrenimi hâlâ, işlerini makine öğrenimi etrafında kuran sınırlı sayıda geliştirici, araştırmacı, doktora sahibi veya şirket tarafından sahip olunan özel becerilere ihtiyaç duyuyordu. Daha önce geliştiriciler ve veri bilimcileri öncelikle verileri algoritmaların modelleri eğitmek için kullanabileceği formatlara görselleştirmek, dönüştürmek ve ön işlemek zorundaydı; bu da büyük miktarda bilgi işlem gücü, uzun eğitim süreleri ve genellikle birden fazla GPU'yu kapsayan ortamları yönetmek için özel ekipler gerektiriyordu. etkinleştirilmiş sunucular ve sağlıklı miktarda manuel performans ayarı. Ek olarak, eğitilmiş bir modeli bir uygulama içinde dağıtmak, uygulama tasarımı ve dağıtılmış sistemlerde farklı uzmanlık becerileri gerektiriyordu. Veri kümeleri ve değişkenler büyüdükçe, eski modeller geçerliliğini yitirdikçe şirketler yeni bilgiler öğrenmek ve bunlardan gelişmek için bu süreci tekrarlamak zorunda kaldı. Bu zorluklar ve engeller, ML'nin iyi finanse edilen kuruluşlar ve araştırma kurumları dışındaki çoğu kişi için erişilemez olduğu anlamına geliyordu.

Makine öğreniminde yeni bir çağın şafağı

Bu nedenle geliştiricilerin, veri bilimcilerin ve iş analistlerinin hızlı ve kolay bir şekilde verileri hazırlamasına ve yüksek kaliteli makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve geniş ölçekte dağıtmasına olanak tanıyan amiral gemisi makine öğrenimi yönetilen hizmetimiz Amazon SageMaker'ı tanıttık. Geçtiğimiz 5 yılda, makine öğrenimi için dünyanın ilk entegre geliştirme ortamı (IDE), hata ayıklayıcılar, model monitörleri, profil oluşturucular, AutoML, özellik deposu, kodsuz yetenekler ve Bulutta ve uç cihazlarda ML'yi daha az karmaşık ve daha ölçeklenebilir hale getirmek için amaca yönelik ilk sürekli entegrasyon ve sürekli teslim (CI/CD) aracı.

2021'de makine öğrenimini daha fazla kullanıcıya ulaştırmak için demokratikleşmeyi daha da ileri götürdük. Amazon SageMaker, daha fazla sayıda insanın, kodsuz ortam da dahil olmak üzere makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanır. Amazon SageMaker Tuval ML deneyimi olmayan iş analistleri için ve ayrıca öğrencilerin ML'yi daha hızlı öğrenip denemeleri için kurulum gerektirmeyen, ücretsiz bir ML ortamı.

Günümüzde müşteriler, veri bilimcileri için IDE'ler ve iş analistleri için kodsuz bir arayüz gibi çeşitli araçlar aracılığıyla Amazon SageMaker ile yenilik yapabilirler. ML için büyük miktarlarda yapılandırılmış verilere (tablo verileri) ve yapılandırılmamış verilere (fotoğraf, video ve ses) erişebilir, bunları etiketleyebilir ve işleyebilirler. Amazon SageMaker ile müşteriler, optimize edilmiş altyapıyla eğitim sürelerini saatlerden dakikalara indirebilir. Son olarak, müşterileriniz, modelleri geniş ölçekte oluşturmak, eğitmek, dağıtmak ve yönetmek için kuruluşlarınız genelinde makine öğrenimi işlemleri (MLOps) uygulamalarını otomatikleştirebilir ve standartlaştırabilirsiniz.

Yeni nesil inovasyon için yeni özellikler

AWS, ileriye dönük olarak müşterilerin makine öğrenimini daha da ileri götürmelerine yardımcı olabilecek yeni özellikleri agresif bir şekilde geliştirmeye devam ediyor. Örneğin, Amazon SageMaker çok modelli uç noktaları (MME'ler), müşterilerin tek bir Amazon SageMaker uç noktasında binlerce ML modelini dağıtmasına ve bir uç noktanın arkasında tedarik edilen bulut sunucularını tüm modeller arasında paylaşarak maliyetleri düşürmesine olanak tanır. Yakın zamana kadar MME'ler yalnızca CPU'larda destekleniyordu ancak Amazon SageMaker MME'ler artık GPU'ları destekliyor. Müşteriler, derin öğrenme modellerini GPU bulut sunucularına dağıtmak için Amazon SageMaker MME'yi kullanabilir ve binlerce derin öğrenme modelini tek bir çok modelli uç noktaya dağıtarak maliyetten %90'a kadar tasarruf edebilir. Amazon SageMaker ayrıca bilişim için optimize edilmiş desteği de genişletti Amazon Elastik Bilgi İşlem Bulutu (Amazon EC2) bulut sunucuları tarafından desteklenmektedir AWS Graviton 2 ve Graviton 3 CPU tabanlı makine öğrenimi çıkarımına çok uygun olan işlemciler sayesinde müşteriler, iş yükleri için en uygun bulut sunucusu tipinde modeller dağıtabilirler.

Amazon SageMaker müşterileri makine öğreniminin gücünü açığa çıkarıyor

Her gün, her ölçekteki ve tüm sektörlerdeki müşteriler, makine öğrenimi modellerini her zamankinden daha kısa sürede ve daha düşük maliyetle denemek, yenilemek ve dağıtmak için Amazon SageMaker'a yöneliyor. Sonuç olarak, konuşmalar artık mümkün olanın sanatından makine öğrenimi ile yeni üretkenlik düzeylerinin ortaya çıkarılmasına doğru kayıyor. Bugün finansal hizmetlerde Capital One ve Fannie Mae, sağlık ve yaşam bilimlerinde Philips ve AstraZeneca, medyada Conde Nast ve Thomson Reuters, sporda NFL ve Formula 1, perakendede Amazon ve Mercado Libre, perakendede Siemens ve Bayer gibi müşteriler bulunmaktadır. endüstriyel sektör, iş inovasyonunu hızlandırmak için AWS'deki makine öğrenimi hizmetlerini kullanıyor. Milyonlarca modeli yönetmek, milyarlarca parametreyle modelleri eğitmek ve her ay yüz milyarlarca tahmin yapmak için hizmeti kullanan on binlerce diğer Amazon SageMaker müşterisine katılıyorlar.

Daha fazla yenilik sizi bekliyor. Ancak bu arada, müşterilerimizin elde ettiği birçok başarıya kadeh kaldırmak için duruyoruz.

Thomson Reuters

Lider bir ticari bilgi hizmetleri sağlayıcısı olan Thomson Reuters, müşterileri için daha sezgisel hizmetler oluşturmak için Amazon SageMaker'ın gücünden yararlanıyor.

Thomson Reuters Labs Mühendislik Direktörü Danilo Tommasina, "Sürekli olarak uzun vadeli olumlu yatırım getirisi sağlayan sağlam yapay zeka tabanlı çözümler arıyoruz" dedi. “Amazon SageMaker yapay zeka Ar-Ge çalışmalarımızın merkezinde yer alıyor. Araştırmayı olgun ve yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş çözümlere etkili bir şekilde getirmemize olanak tanır. Amazon SageMaker Studio ile araştırmacılar ve mühendisler, tek bir IDE'de makine öğrenimi iş akışları için gereken tüm araçları kullanarak iş sorunlarını çözmeye odaklanabilirler. Not defterleri, deneme yönetimi, makine öğrenimi işlem hattı otomasyonu ve hata ayıklama da dahil olmak üzere tüm makine öğrenimi geliştirme faaliyetlerimizi doğrudan Amazon SageMaker Studio içinden gerçekleştiriyoruz."

Satış Gücü

Dünyanın önde gelen CRM platformu Salesforce, yakın zamanda Salesforce'un yapay zeka teknolojisi Einstein'ın yanı sıra Amazon SageMaker'ın da kullanılmasını sağlayacak yeni entegrasyonları duyurdu.

Einstein Başkan Yardımcısı Rahul Auradkar şunları söyledi: "Salesforce Einstein, CRM için ilk kapsamlı yapay zekadır ve satış, pazarlama, ticaret, hizmet ve BT için entegre bir dizi yapay zeka teknolojisi aracılığıyla her şirketin müşterileri hakkında daha akıllı ve daha öngörülü olmasını sağlar." ve Salesforce'ta Birleşik Veri Hizmetleri. “Şirketlerin günümüzde karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, verilerinin silolanmış olmasıdır. Tüm temas noktalarında gerçek zamanlı müşteri etkileşimi sağlamak ve anlamlı iş öngörüleri toplamak için verileri bir araya getirmek zordur. Salesforce'un gerçek zamanlı müşteri verileri platformu Genie tarafından desteklenen Salesforce ve Amazon SageMaker entegrasyonu, veri ekiplerinin Amazon SageMaker'da makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek için birleştirilmiş ve uyumlu hale getirilmiş müşteri verilerine sorunsuz erişim sağlamasına olanak tanır. Ve bu Amazon SageMaker modelleri, devreye alındıktan sonra Salesforce Platformunda tahminleri ve içgörüleri güçlendirmek için Einstein ile birlikte kullanılabilir. Yapay zeka geliştikçe, geliştiriciler ve veri bilimcilerle çalıştıkları yerde buluşmak için Einstein'ı kendi modellemeni getir (BYOM) ile geliştirmeye devam ediyoruz."

meta yapay zeka

Meta AI, Meta Platforms Inc.'e ait bir yapay zeka laboratuvarıdır.

Meta AI Uygulamalı Yapay Zeka Mühendisliği Müdürü Geeta Chauhan şunları söyledi: "Meta AI, geliştiricilerin Amazon SageMaker ve Trainium tabanlı bulut sunucularını kullanarak eğitimlerini ölçeklendirmelerine yardımcı olmak amacıyla torch.distributed'ı geliştirmek için AWS ile işbirliği yaptı." "Bu geliştirmelerle, testlerimize göre büyük modellerin eğitim süresinde bir azalma gördük. Amazon SageMaker'ın makine öğrenimi inovasyonunu hızlandırmak için PyTorch dağıtılmış eğitimini desteklediğini görmekten heyecan duyuyoruz."

Tyson Gıda A.Ş.

Dünyanın en büyük et işleyicilerinden ve pazarlamacılarından biri olan Tyson Foods Inc., Amazon SageMaker'a güveniyor. Amazon SageMaker Yer Gerçeği, ve AWS Panoraması Verimliliği artırmak için.

Tyson Foods Inc. Gelişen Teknoloji Kıdemli Müdürü Barret Miller şunları söyledi: "Operasyonel mükemmellik Tyson Foods'ta temel bir önceliktir. Üretim verimliliğini artırmak, süreçleri otomatikleştirmek ve zaman alıcı veya hataya açık görevler. Amazon SageMaker Ground Truth ve AWS Panorama'yı kullanarak son teknoloji ürünü bir nesne algılama modeli oluşturmak için Amazon Machine Learning Solutions Lab ile iş birliği yaptık. Bu çözümle, israfı en aza indirirken ihtiyaç duyduğumuz envanteri üretmemize yardımcı olan neredeyse gerçek zamanlı bilgiler alıyoruz."

Autodesk

AutoCAD, Autodesk'in ticari bilgisayar destekli tasarım ve çizim yazılımı uygulamasıdır. AutoCAD, üretken tasarım sürecini optimize etmek için Amazon SageMaker'a güveniyor.

AutoCAD Ürün Yönetimi Direktörü Dania El Hassan şunları söyledi: "Kişiselleştirilmiş, anlık kullanım ipuçları ve öngörüler sunarak AutoCAD müşterilerinin daha verimli olmalarını sağlamak, AutoCAD'de geçirdikleri zamanın mümkün olduğunca verimli olmasını sağlamak istedik." , Autodesk'te. "Amazon SageMaker, kullanıcılarımıza proaktif komut ve kısayol önerileri sunmamıza yardımcı olarak güçlü yeni tasarım sonuçları elde etmelerine olanak tanıyan önemli bir araçtı."

Torc.ai

Amazon SageMaker ve Amazon SageMaker dağıtılmış veri paralel (SMDDP) kitaplığının yardımıyla, Torc.ai2005 yılından bu yana otonom araç lideri olan , yük endüstrisinde güvenli, sürekli ve uzun mesafeli ulaşım için sürücüsüz kamyonları ticarileştiriyor.

Başkan Yardımcısı Derek Johnson şöyle konuştu: "Ekibim artık Amazon SageMaker model eğitimini ve terabaytlarca eğitim verisi ve milyonlarca parametreli modelleri içeren Amazon SageMaker dağıtılmış veri paralel (SMDDP) kitaplığını kullanarak büyük ölçekli dağıtılmış eğitim işlerini kolayca yürütebiliyor." Torc.ai Mühendislik Başkanı. “Amazon SageMaker dağıtılmış model eğitimi ve SMDDP, eğitim altyapısını yönetmeye gerek kalmadan sorunsuz bir şekilde ölçeklendirmemize yardımcı oldu. Modelleri eğitme süremizi birkaç günden birkaç saate indirerek tasarım döngümüzü sıkıştırmamıza ve filomuza yeni otonom araç yeteneklerini her zamankinden daha hızlı getirmemize olanak sağladı."

LG Yapay Zeka Araştırması

LG Yapay Zeka Araştırması, makine öğrenimi modellerini daha hızlı eğitmek ve dağıtmak için Amazon SageMaker'ı kullanarak yapay zekanın bir sonraki çağına liderlik etmeyi amaçlıyor.

LG AI Research Başkan Yardımcısı ve Vizyon Laboratuvarı Lideri Seung Hwan Kim, “Yakın zamanda, 250 milyon yüksek çözünürlüklü görüntü-metin çifti veri kümesini işleyebilen süper dev bir yapay zeka sistemi olan EXAONE tarafından desteklenen yapay zeka sanatçısı Tilda'yı piyasaya sürdük” dedi. "Çok modlu yapay zeka, algıladığı dilin ötesini keşfetme yeteneğiyle Tilda'nın kendi başına yeni bir görüntü oluşturmasına olanak tanıyor. Amazon SageMaker, ölçeklendirme ve dağıtılmış eğitim yetenekleri nedeniyle EXAONE'un geliştirilmesinde çok önemliydi. Özellikle, bu süper dev yapay zekayı eğitmek için gereken devasa hesaplamalar nedeniyle verimli paralel işleme çok önemlidir. Ayrıca büyük ölçekli verileri sürekli olarak yönetmemiz ve yeni elde edilen verilere yanıt verme konusunda esnek olmamız gerekiyordu. Amazon SageMaker model eğitimini ve dağıtılmış eğitim kitaplıklarını kullanarak, dağıtılmış eğitimi optimize ettik ve eğitim kodumuzda büyük değişiklikler yapmadan modeli %59 daha hızlı eğittik."

Mueller Su Ürünleri

Mueller Su Ürünleri mühendislik vanaları, yangın muslukları, boru bağlantı ve onarım ürünleri, ölçüm ürünleri, sızıntı tespit çözümleri ve daha fazlasını üretmektedir. Su sızıntılarını daha hızlı tespit etmek amacıyla yenilikçi bir makine öğrenimi çözümü geliştirmek için Amazon SageMaker'ı kullandı.

Mueller Su Ürünleri Akıllı Altyapı Direktörü Dave Johnston, "7.7 yılına kadar 2027 milyar galon su kaybından tasarruf etme misyonundayız" dedi. “Amazon SageMaker üzerinde oluşturulan ML modelleri sayesinde akustik tabanlı anormallik tespit sistemimiz EchoShore-DX'in hassasiyetini geliştirdik. Sonuç olarak, bir sızıntı meydana geldiğinde kamu hizmetleri müşterilerini daha hızlı bilgilendirebiliyoruz. Bu çözüm, 675'de tahmini olarak 2021 milyon galon su tasarrufu sağladı. Teknoloji portföyümüzü daha da geliştirmek ve kamu hizmetleri sağlayan müşterilerimizle verimliliği ve sürdürülebilirliği artırmaya devam etmek için AWS ML hizmetlerini kullanmaya devam etmekten heyecan duyuyoruz."

Canva

Popüler çevrimiçi tasarım ve yayınlama aracının yapımcısı Canva, hızlı uygulama için Amazon SageMaker'ın gücüne güveniyor.

Canva Veri Platformları Başkanı Greg Roodt, "Canva'nın geniş ölçekte büyümesi için, yeni özellikleri herhangi bir gecikme veya sorun olmadan kullanıma sunmamıza yardımcı olacak bir araca ihtiyacımız vardı" dedi. “Amazon SageMaker'ın uyarlanabilirliği, daha az kaynakla daha fazla görevi yönetmemize olanak tanıyarak daha hızlı, daha verimli bir iş yükü elde etmemizi sağladı. Bu, mühendislik ekibimize, piyasaya sürdükleri özelliklerin kullanım senaryolarına göre ölçekleneceği konusunda güven verdi. Amazon SageMaker ile güçlü yönetilen altyapıyı kullanarak metinden resme modelimizi 2 hafta içinde devreye aldık ve bu özelliği yakın gelecekte milyonlarca kullanıcımıza genişletmeyi sabırsızlıkla bekliyoruz."

Ilham vermek

Tüketici odaklı bir sağlık hizmetleri bilgi hizmeti olan Inspire, daha iyi bakım, tedaviler ve sonuçlar için eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlamak konusunda Amazon SageMaker'a güveniyor.

Inspire'ın kurucusu ve İcra Kurulu Başkanı Brian Loew, "İçerik öneri motorumuz, değer teklifimizin önemli bir itici gücüdür" dedi. “Bunu (belirli koşullarla yaşayan) kullanıcılarımızı ilgili ve spesifik yazılara veya makalelere yönlendirmek için kullanıyoruz. Amazon SageMaker ile derin öğrenme modellerini kolayca oluşturabilir, eğitebilir ve dağıtabiliriz. Amazon SageMaker'ı temel alan gelişmiş makine öğrenimi çözümümüz, içerik öneri motorumuzun, 2 koşulda 1.5 milyar kelimelik kitaplığımızdan yararlanarak 3,600 milyon kayıtlı kullanıcıya alakalı içerik önerme yeteneğini geliştirmemize yardımcı oluyor. Amazon SageMaker, nadir hastalıklarla ilgili bilgiler ve tedavi yolları da dahil olmak üzere daha kişiselleştirilmiş içerik ve kaynaklarla hastalar ve bakıcılar arasında doğru şekilde bağlantı kurmamızı sağladı."

ResMed

ResMed, uyku apnesi, KOAH, astım ve diğer kronik rahatsızlıkları olan kişiler için bulut bağlantılı çözümlerin lider sağlayıcısıdır. ResMed, 2014 yılında hastaların uyku terapisini takip edebilmesi için kişiselleştirilmiş bir terapi yönetim platformu ve uygulaması olan MyAir'i piyasaya sürdü.

ResMed Veri Bilimi Başkan Yardımcısı Badri Raghavan, "Amazon SageMaker'dan önce tüm MyAir kullanıcıları, durumlarına bakılmaksızın uygulamadan aynı mesajları aynı anda alıyordu" dedi. "Amazon SageMaker, hastaların kullandıkları spesifik ResMed cihazına, uyanma saatlerine ve diğer bağlamsal verilere dayanarak MyAir aracılığıyla hastalarla etkileşim kurmamıza olanak sağladı. Özel içerik sunmak amacıyla model işlem hatlarını eğitmek ve neredeyse gerçek zamanlı ve toplu çıkarımlar dahil dağıtım türlerini seçmek için çeşitli Amazon SageMaker özelliklerinden yararlanıyoruz. Amazon SageMaker, modelleri aylar yerine günler veya haftalar içinde dağıtarak makine öğrenimi yeteneklerini dünya çapında yerleştirme hedefimize ulaşmamızı sağladı."

Verisk

Verisk, iş dünyasının, insanların ve toplumların daha güçlü, daha dayanıklı ve sürdürülebilir olmasına yardımcı olan uzman veri odaklı analitik bilgiler sağlar. Makine öğrenimi iş akışlarını kolaylaştırmak için Amazon SageMaker'ı kullanır.

Verisk 26D Visual Başkanı Jeffrey C. Taylor şunları söyledi: "Verisk ve Vexcel, Vexcel'in dünya çapında 3 ülkede yakalanan ultra yüksek çözünürlüklü havadan görüntü verileri de dahil olmak üzere, AWS'de muazzam miktarda veriyi depolamak ve işlemek için yakın bir şekilde birlikte çalışıyor." İstihbarat. "Amazon SageMaker, ML ve MLOps ekiplerinin yaptığı işleri kolaylaştırmamıza yardımcı olarak sigorta, emlak, inşaat ve ötesindeki gayrimenkul paydaşları da dahil olmak üzere müşterilerimizin ihtiyaçlarını karşılamaya odaklanmamıza olanak tanıyor."

Smartocto BV

Smartocto BV, Amazon SageMaker'ın yardımıyla dünya çapında 350 haber odasına ve medya şirketine makine öğrenimi tarafından yönlendirilen içerik analizleri sağlıyor.

Smartocto Veri Direktörü Ilija Susa, "İşletme ölçeklenirken makine öğrenimi modellerimizin dağıtımını basitleştirmemiz, pazara sunma süresini kısaltmamız ve ürün teklifimizi genişletmemiz gerekiyordu" dedi. "Ancak, makine öğrenimi iş yüklerimizi kendi kendine barındırmak için açık kaynak ve bulut çözümlerinin birleşiminin yönetimi giderek daha fazla zaman alıyordu. ML modellerimizi Amazon SageMaker uç noktalarına taşıdık ve 3 aydan kısa bir süre içinde yeni bir AWS yerel çözümü olan Smartify'ı kullanıma sunduk. Smartify, neredeyse gerçek zamanlı olarak tahmine dayalı editoryal analizler sağlamak için Amazon SageMaker'ı kullanıyor ve bu da müşterilerin içeriklerini geliştirmesine ve hedef kitlelerini genişletmesine yardımcı oluyor."

Görselfabrik

Visualfabriq, dünyanın önde gelen ambalajlı tüketim ürünleri şirketlerinden bazılarına uygulamalı yapay zeka yetenekleriyle bir gelir yönetimi çözümü sunuyor. Makine öğrenimi modellerinin performansını ve doğruluğunu geniş ölçekte iyileştirmek için Amazon SageMaker'ı kullanıyor.

Visualfabriq Talep Tahmini, Yapay Zeka ve Gelir Artışı Yönetimi Ekip Lideri Jelle Verstraaten, "Performansı ve ölçeklenebilirliği artırmak ve modellerin eklenmesini, güncellenmesini ve yeniden eğitilmesini kolaylaştırmak için teknoloji yığınımızı uyarlamak istedik" dedi. "Amazon SageMaker'a geçişin en büyük etkisi, çözümümüz için önemli bir performans artışı oldu. Çıkarımları web sunucuları yerine özel sunucularda çalıştırarak çözümümüz daha verimli hale gelir ve maliyetler tutarlı ve şeffaf olur. Bir promosyon eyleminin bir perakendecinin satış hacmi üzerindeki etkisini tahmin eden talep tahmini hizmetimizin yanıt süresini %200 oranında iyileştirdik ve daha az manuel müdahale gerektiren ve yeni müşterilerin katılımını hızlandıran ölçeklenebilir bir çözüm uyguladık."

Sophos

Yeni nesil siber güvenlik çözümleri ve hizmetlerinde dünya lideri olan Sophos, makine öğrenimi modellerini daha verimli bir şekilde eğitmek için Amazon SageMaker'ı kullanıyor.

Sophos Yapay Zeka Başkanı Konstantin Berlin, "Güçlü teknolojimiz, kötü amaçlı yazılımlarla kurnazca bağlanmış dosyaları tespit edip ortadan kaldırıyor" dedi. "Ancak, birden fazla terabayt boyutundaki veri kümelerini işlemek için XGBoost modellerini kullanmak son derece zaman alıcıydı ve bazen sınırlı bellek alanıyla mümkün olmuyordu. Amazon SageMaker dağıtılmış eğitimiyle, diskte (25 kata kadar daha küçük) ve bellekte (beş kata kadar daha küçük) önceki modele göre çok daha küçük olan hafif bir XGBoost modelini başarıyla eğitebiliriz. Amazon SageMaker otomatik model ayarlamayı ve Spot Bulut Sunucuları üzerinde dağıtılmış eğitimi kullanarak, bu kadar büyük veri kümelerine ölçeklendirmek için gereken temel eğitim altyapısını ayarlamadan modelleri hızlı ve daha etkili bir şekilde değiştirip yeniden eğitebiliyoruz."

Northwestern Üniversitesi

Northwestern Üniversitesi Yapay Zeka Yüksek Lisans Programı (MSAI) öğrencilerine gezi düzenlendi Amazon SageMaker Stüdyo Laboratuvarı Bir hackathon sırasında kullanmadan önce.

MSAI programının Direktör Yardımcısı Mohammed Alam, "Amazon SageMaker Studio Lab'ın kullanım kolaylığı, öğrencilerin öğrendiklerini yaratıcı çözümler oluşturmak için hızlı bir şekilde uygulamalarına olanak sağladı" dedi. “5 saat süren kısa yarışmada öğrencilerin doğal olarak bazı engellere çarpmasını bekliyorduk. Bunun yerine, yalnızca tüm projeleri tamamlamakla kalmayıp, aynı zamanda karmaşık makine öğrenimi kavramlarını gerçek dünyadaki önemli sorunlara uyguladıkları etkileyici sunumlar da sunarak beklentilerimizi aştılar."

Rensselaer Politeknik Enstitüsü

New York teknolojik araştırma üniversitesi Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), öğrencilerin makine öğrenimi kavramlarını hızla öğrenmelerine yardımcı olmak için Amazon SageMaker Studio'yu kullanıyor.

Bilgisayar Bilimleri Profesörü Mohammed J. Zaki, "RPI dünyadaki en güçlü süper bilgisayarlardan birine sahip, ancak yapay zekanın öğrenme eğrisi diktir" dedi. “Öğrencilerin uygun maliyetli bir başlangıç ​​yapmaları için bir yola ihtiyacımız vardı. Amazon SageMaker Studio Lab'ın sezgisel arayüzü öğrencilerimizin hızla başlamalarını sağladı ve güçlü bir GPU sunarak onların temel projeleri için karmaşık derin öğrenme modelleriyle çalışmalarına olanak sağladı."

Hong Kong Mesleki Eğitim Enstitüsü

Hong Kong Mesleki Eğitim Enstitüsü'nün (Lee Wai Lee) BT departmanı, öğrencilere gerçek dünyadaki makine öğrenimi projeleri üzerinde çalışma fırsatları sunmak için Amazon SageMaker Studio Lab'ı kullanıyor.

Kıdemli Öğretim Görevlisi Cyrus Wong, "Amazon SageMaker Studio Lab'ı, öğrencilere birçok bulut teknolojisinde sağlam bir temel sağlayan temel makine öğrenimi ve Python ile ilgili derslerde kullanıyoruz" dedi. “Amazon SageMaker Studio Lab, öğrencilerimizin kurulumlar veya yapılandırmalara takılıp kalmadan, gerçek dünyadaki veri bilimi projelerinde uygulamalı deneyim elde etmelerini sağlıyor. Diğer satıcıların aksine bu, öğrencilere yönelik bir Linux makinesi ve onların çok daha fazla kodlama alıştırması yapmalarına olanak sağlıyor."

MapmyIndia

Hindistan'ın önde gelen dijital harita, jeouzaysal yazılım ve konum tabanlı Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojileri sağlayıcısı MapmyIndia, makine öğrenimi modellerini oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için Amazon SageMaker'ı kullanıyor.

“MapmyIndia ve küresel platformumuz Mappls, ekonomik kalkınmanın, nüfus artışının, tarımın ölçülmesi gibi bir dizi kullanım durumu için sağlam, son derece doğru ve dünya çapında yapay zeka ve bilgisayarlı görüntü odaklı uydu ve sokak görüntülerine dayalı analizler sunuyor. MapmyIndia İcra Kurulu Başkanı ve İcra Direktörü Rohan Verma, "çıktı, inşaat faaliyeti, sokak tabelası tespiti, arazi bölümlendirmesi ve yol değişikliği tespiti" dedi. "Modelleri hızlı ve doğru bir şekilde oluşturma, eğitme ve dağıtma yeteneğimiz bizi farklı kılıyor. AI/ML tekliflerimiz için AWS ile ortaklık yapmaktan mutluluk duyuyoruz ve Amazon SageMaker'ın bunu hızla ölçeklendirme yeteneğinden heyecan duyuyoruz."

satSure

İçgörü oluşturmak için Dünya gözlem verilerini kullanan karar zekası çözümlerinde Hindistan merkezli bir lider olan SatSure, petabaytlarca makine öğrenimi verisi hazırlamak ve eğitmek için Amazon SageMaker'a güveniyor.

SatSure İcra Kurulu Başkanı Prateep Basu şöyle konuştu: "Petabaytlarca EO, GIS, finansal, metinsel ve ticari veri kümelerini işlemek için Amazon SageMaker'ı kullanıyoruz ve modellerimizi hızlı bir şekilde yenilemek ve ölçeklendirmek için AI/ML yeteneklerini kullanıyoruz." "AWS'yi 2017'den beri kullanıyoruz ve haftalık olarak 2 milyon kilometre kareyi izleyerek finans kurumlarının Hindistan, Nijerya ve Filipinler'de 1 milyondan fazla çiftçiye kredi vermesine yardımcı olduk."

Sonuç

Amazon SageMaker'ı kullanmaya başlamak için şu adresi ziyaret edin: aws.amazon.com/sagemaker.

---

Yazar Hakkında

Ankur Mehrotra Amazon'a 2008 yılında katıldı ve şu anda Amazon SageMaker'ın Genel Müdürüdür. Amazon SageMaker'dan önce Amazon.com'un reklam sistemlerini ve otomatik fiyatlandırma teknolojisini oluşturma üzerinde çalıştı.