AWS, yapay zeka stratejinizi planlamak için yeni yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka kılavuzları sunar | Amazon Web Hizmetleri

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanındaki atılımlar aylardır manşetlerde yer alıyor ve bunun iyi bir nedeni var. Bu teknolojinin ortaya çıkan ve gelişen yetenekleri, tüm sektör ve sektörlerdeki müşterilere yeni iş fırsatları vaat ediyor. Ancak bu devrimin hızı, kuruluşların ve tüketicilerin bu atılımların kendileri için özel olarak ne anlama geldiğini değerlendirmelerini zorlaştırdı.

Yıllar geçtikçe AWS, yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zekaya erişimin ve bunların anlaşılmasının demokratikleştirilmesine yatırım yaptı. En son duyurular aracılığıyla Üretken yapay zekadaki gelişmeler ve bir 100 milyon dolarlık Üretken Yapay Zeka İnovasyon Merkezi Amazon Web Services (AWS), bu yeniliklerin hem bireylerin hem de kuruluşların yaşamlarında oynayabileceği rolün anlaşılmasına yardımcı olma konusunda ön saflarda yer aldı. AWS, AI ve ML ile ilgili seçeneklerinizi anlamanıza yardımcı olmak için iki yeni kılavuz yayınladı: Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka için AWS Bulut Benimseme Çerçevesi ve Başlarken Kaynak Merkezi makine öğrenimi karar kılavuzu.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka için AWS CAF

The Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka için AWS Bulut Benimseme Çerçevesi (CAF-AI), AI yolculuğunuzda ilerlemenize yardımcı olmak için tasarlanmıştır. AI/ML'den iş değeri üretmeye çalışan kuruluşlar için zihinsel bir modeldir. Kendimizin ve müşterilerimizin deneyimlerine dayanarak, bu çerçevede yapay zeka dönüşümü için en iyi uygulamaları sağlıyoruz ve AWS'de yapay zekanın yenilikçi kullanımı yoluyla iş sonuçlarını hızlandırıyoruz.

Müşteriler ve iş ortağı ekipleri tarafından kullanılan CAF-AI, yapay zeka dönüşümü için bir stratejinin türetilmesine, önceliklendirilmesine, geliştirilmesine ve iletilmesine yardımcı olur. Aşağıdaki şekil, CAF-AI aracılığıyla bir yapay zeka yolculuğunu nasıl basitleştirdiğimizi göstermektedir: iş sonuçlarından (1) geriye doğru çalışarak, dönüşüm alanlarınız (2) ve temelleriniz genelinde yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zekanın sağladığı fırsatlara (3) doğru yetenekler (4), bir yapay zeka stratejisi için eylem öğelerinin değerlendirilmesi, türetilmesi ve uygulanmasından oluşan yinelemeli bir süreç (5) yoluyla sağlanır.

CAF-AI'de, AI ve ML konusundaki kurumsal yetenekleriniz olgunlaştıkça deneyimleyebileceğiniz AI/ML yolculuğunu tanımlıyoruz. Size rehberlik etmek için, bir kuruluşun yapay zeka konusundaki olgunluğunu daha da artırmasına yardımcı olduğunu gözlemlediğimiz temel yeteneklerin gelişimini yakından inceliyoruz.

Ayrıca, bu temel yeteneklerin hedef durumuna genel bir bakış yoluyla kuralcı rehberlik sağlıyoruz ve yol boyunca iş değeri yaratmak için bunların adım adım nasıl geliştirileceğini açıklıyoruz. Aşağıdaki şekil, bulut ve AI/ML'nin benimsenmesine yönelik bu temel yetenekleri göstermektedir. A kabiliyet bir sonuca ulaşmak için kaynakları (insanlar, teknoloji ve diğer maddi veya maddi olmayan varlıklar gibi) dağıtmak için süreçleri kullanma konusundaki organizasyonel yetenektir. CAF-AI canlı bir bilgi endeksi olduğundan, zamanla büyüyüp değişmesini bekleyebilirsiniz.

Bir müşterinin ML ve AI yolculuğu boyunca bir başlangıç ​​ve yönlendirme noktası olarak tasarlanan CAF-AI'nin, kuruluşların orta vadeli AI ve ML gündemlerini şekillendirirken ve önemli konuları ve bakış açılarını anlamaya çalışırken ilham alabilecekleri bir belge olması amaçlanıyor. bu onu etkiler. AI/ML yolculuğunuzun neresinde olduğunuza bağlı olarak, belirli bir bölüme odaklanabilir ve orada becerilerinizi geliştirebilir veya olgunluğu değerlendirmek ve kısa vadeli iyileştirme alanlarını yönlendirmeye yardımcı olmak için belgenin tamamını kullanabilirsiniz.

AI/ML'nin uygulanabileceği iş sorunu alanı tek bir işlev veya alan olmadığından, AI/ML'nin geçerli olduğu pazarlarda oyun alanını sıfırlamanın yollarını aradığınız işletmelerin tüm fonksiyonları ve tüm endüstri alanları için geçerlidir. ekonomik fark yaratıyor. Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka için AWS Bulut Benimseme Çerçevesi AWS'nin bu sonuca ulaşmanıza yardımcı olmak için sağladığı birçok araçtan biridir. AI/ML, onlarca yıldır çözülmesi ekonomik olmayan (veya AI/ML olmadan çözülmesi teknik olarak imkansız olan) sorunlara çözümler ve çözüm yolları sağladığından, ortaya çıkan iş sonuçları etkileyici olabilir.

Başlarken Kaynak Merkezi makine öğrenimi karar kılavuzu

AWS her zaman seçim odaklı olmuştur. Yapay zeka kullanımınızı artırdıkça iş ihtiyaçlarınız için en iyi hizmeti, modeli ve altyapıyı seçme konusunda doğru desteğe sahip olmanız çok önemlidir. Başlarken Kaynak Merkezi makine öğrenimi karar kılavuzu AWS tarafından sunulan AI ve ML hizmetlerine ilişkin ayrıntılı bir genel bakış sağlamak ve sizin ve kullanım senaryolarınız için doğru olabilecek hizmetleri nasıl seçeceğiniz konusunda yapılandırılmış rehberlik sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Karar kılavuzu aynı zamanda seçimlerinizi bildirecek kriterleri açıkça ifade etmenize ve değerlendirmenize de yardımcı olabilir. Örneğin, ne kadar kontrol ve özelleştirmeye ihtiyacınız olduğuna bağlı olarak her biri farklı yönetim gereksinimleri düzeylerini karşılayan AWS ML hizmetlerinin kapsamını açıklar (aşağıdaki ekran görüntüsüne bakın).

Kılavuzda ayrıca AWS hizmetlerinin temel modellerin gücünden yararlanma konusundaki benzersiz yetenekleri ve hızla gelişen bu makine öğrenimi dalından en iyi şekilde nerede yararlanabileceğiniz açıklanmaktadır.

Belirli hizmetlerle ilgili ayrıntılar, ayrıntılı hizmet düzeyi teknik kılavuzlara bağlantılar, temel hizmetlerin benzersiz yeteneklerini vurgulayan bir karşılaştırma tablosu ve AI ve ML hizmetlerini seçme kriterleri sunar. Ayrıca AWS'de AI, ML ve üretken AI hizmetlerini kullanmaya başlamanıza yardımcı olabilecek önemli kaynaklara yönelik seçilmiş bir dizi bağlantı da sağlar.

AWS tarafından sağlanan yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka tekliflerinin kapsamını anlamak istiyorsanız bu karar kılavuzu, başlamak için harika bir yerdir.

Sonuç

The Başlarken Kaynak Merkezi makine öğrenimi karar kılavuzuBirlikte ile Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Üretken Yapay Zeka için AWS Bulut Benimseme Çerçevesi, sıklıkla duyduğumuz teknik ve teknik olmayan soruları kapsamaktadır. Bu yeni kaynakları yararlı bulacağınızı umuyoruz ve bunlar hakkındaki geri bildirimlerinizi sabırsızlıkla bekliyoruz.

---

Yazarlar Hakkında

Caleb Wilkinson Yapay zeka çözümleri oluşturma konusunda on yılı aşkın deneyime sahiptir. AWS'de Kıdemli Makine Öğrenimi Stratejisti olarak Caleb, olasılıkların sınırlarını zorlayan yenilikçi yapay zeka uygulamalarına öncülük ediyor ve kuruluşların yapay zekadan sorumlu bir şekilde yararlanmasına yardımcı oluyor. CAF-AI'nin ortak yazarıdır.

Alexander Wöhlke AI ve ML'de on yıllık deneyime sahiptir. AWS Jeneratif Yapay Zeka İnovasyon Merkezi'nde Kıdemli Makine Öğrenimi Stratejisti ve Teknik Ürün Yöneticisidir. Büyük kuruluşlarla Yapay Zeka Stratejileri üzerinde çalışıyor ve teknolojik gelişimin ön saflarında hesaplanmış riskler almalarına yardımcı oluyor. CAF-AI'nin ortak yazarıdır.

Geof Tekerlek Yazarı AWS Başlarken Kaynak Merkezi'nde giderek büyüyen karar kılavuzları koleksiyonunu yazan ve geliştiren AWS karar içeriği ekibini yönetir. Ekibi, AWS makine öğrenimi seçimi karar kılavuzunu oluşturdu. Basit, metin tabanlı Apple II ile ilk tanıştığından beri yapay zeka ve onun atalarıyla çalışmaktan keyif alıyor ELIZA'nın versiyonları 1980'lerin başında.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/