AWS пропонує нові посібники зі штучного інтелекту, машинного навчання та генеративного штучного інтелекту для планування вашої стратегії ШІ | Веб-сервіси Amazon

Прориви в області штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) були в заголовках газет протягом багатьох місяців — і це не дарма. Можливості цієї технології, що з’являються та розвиваються, обіцяють нові бізнес-можливості для клієнтів у всіх секторах і галузях. Але швидкість цієї революції ускладнила організаціям і споживачам оцінку конкретного значення цих проривів для них.

Протягом багатьох років AWS інвестувала в демократизацію доступу та розуміння штучного інтелекту, ML та генеративного штучного інтелекту. Через оголошення навколо останнього розробки генеративного ШІ та створення a Інноваційний центр Generative AI Innovation Center вартістю 100 мільйонів доларів У програмі Amazon Web Services (AWS) є лідером у розвитку розуміння ролі, яку ці інновації можуть відігравати в житті як окремих людей, так і організацій. Щоб допомогти вам зрозуміти ваші можливості щодо AI та ML, AWS опублікувала два нових посібники: AWS Cloud Adoption Framework для штучного інтелекту, машинного навчання та генеративного штучного інтелекту і Посібник із прийняття рішень щодо машинного навчання Центру ресурсів із початку роботи.

AWS CAF для AI, ML і Generative AI

Команда AWS Cloud Adoption Framework для штучного інтелекту, машинного навчання та генеративного штучного інтелекту (CAF-AI) розроблено, щоб допомогти вам орієнтуватися у подорожі ШІ. Це ментальна модель для організацій, які прагнуть генерувати цінність бізнесу за допомогою ШІ/ML. Базуючись на нашому власному досвіді та досвіді наших клієнтів, ми надаємо в цій структурі найкращі практики трансформації ШІ та прискорення бізнес-результатів за допомогою інноваційного використання ШІ на AWS.

Використовується клієнтами та партнерськими командами, CAF-AI допомагає вивести, розставити пріоритети, розвивати та повідомити стратегію трансформації ШІ. На наступному малюнку показано, як ми спрощуємо шлях штучного інтелекту через CAF-AI: працюючи у зворотному напрямку від бізнес-результатів (1) до можливостей, які надають штучний інтелект, машинне навчання та генеративний штучний інтелект (2), через ваші домени трансформації (3) і ваші базові можливостей (4) за допомогою ітераційного процесу (5) оцінки, отримання та впровадження елементів дій для стратегії ШІ.

У CAF-AI ми описуємо шлях штучного інтелекту та машинного навчання, який ви можете відчути, коли ваші організаційні здібності щодо штучного інтелекту та машинного навчання розвиваються. Щоб допомогти вам, ми наближаємо еволюцію базових можливостей, які, за нашими спостереженнями, допомагають організації розвивати свою зрілість у сфері штучного інтелекту.

Ми також надаємо директивні вказівки через огляд цільового стану цих основних можливостей і пояснюємо, як їх розвивати крок за кроком, щоб на цьому шляху створювати цінність для бізнесу. На наступному малюнку показано ці базові можливості для впровадження хмари та AI/ML. А можливості це організаційна здатність використовувати процеси для розгортання ресурсів (таких як люди, технології та інші матеріальні або нематеріальні активи) для досягнення результату. Оскільки CAF-AI є живим індексом знань, ви можете очікувати, що він буде рости та змінюватися з часом.

CAF-AI, розроблений як відправна та орієнтаційна точка на шляху клієнта до ML та AI, має стати документом, у якому організації можуть черпати натхнення, коли вони формують свій середньостроковий план AI та ML та намагаються зрозуміти важливі теми та перспективи. що впливають на це. Залежно від того, де ви перебуваєте на шляху AI/ML, ви можете зосередитися на певному розділі та відточити свої навички в ньому або використовувати весь документ, щоб оцінити зрілість і допомогти спрямувати напрямки найближчого вдосконалення.

Оскільки бізнес-проблемний простір, до якого можна застосувати AI/ML, не є окремою функцією чи доменом, він стосується всіх функцій бізнесу та всіх галузевих доменів, де ви шукаєте способи змінити ігрове поле на ринках, де AI/ML робить економічну різницю. The AWS Cloud Adoption Framework для штучного інтелекту, машинного навчання та генеративного штучного інтелекту є одним із багатьох інструментів, які AWS надає для досягнення цього результату. Оскільки штучний інтелект/ML дозволяє знаходити рішення та шляхи вирішення проблем, вирішення яких десятиліттями залишалося нерентабельним (або технічно неможливо вирішити без ШІ/ML), кінцеві результати для бізнесу можуть бути значними.

Посібник із прийняття рішень у Центрі ресурсів із початку роботи

AWS завжди займався вибором. Коли ви розширюєте використання штучного інтелекту, надзвичайно важливо, щоб у вас була належна підтримка у виборі найкращої послуги, моделі та інфраструктури для потреб вашого бізнесу. The Посібник із прийняття рішень щодо машинного навчання Центру ресурсів із початку роботи розроблено, щоб надати вам детальний огляд послуг штучного інтелекту та машинного навчання, які пропонує AWS, а також надати структуровані вказівки щодо вибору послуг, які можуть підійти вам і вашим сценаріям використання.

Посібник з прийняття рішень також може допомогти вам сформулювати та розглянути критерії, які будуть інформувати ваш вибір. Наприклад, у ньому описано набір служб AWS ML (див. наведений нижче знімок екрана), кожна з яких відповідає різним рівням вимог до управління, залежно від того, скільки контролю та налаштування вам потрібно.

Посібник також пояснює унікальні можливості сервісів AWS у реалізації потужності базових моделей і те, де ви можете максимально використати цю галузь машинного навчання, що швидко розвивається.

Він пропонує детальну інформацію про конкретні послуги, посилання на детальні технічні посібники рівня обслуговування, порівняльну таблицю, яка висвітлює унікальні можливості ключових служб, а також критерії вибору служб AI та ML. Він також надає підібраний набір посилань на ключові ресурси, які можуть допомогти вам почати використовувати AI, ML і генеративні послуги AI на AWS.

Якщо ви хочете зрозуміти широту пропозицій штучного інтелекту, машинного навчання та генеративного штучного інтелекту, які надає AWS, цей посібник для прийняття рішень стане чудовим початком.

Висновок

Команда Посібник із прийняття рішень щодо машинного навчання Центру ресурсів із початку роботиРазом з AWS Cloud Adoption Framework для штучного інтелекту, машинного навчання та генеративного штучного інтелекту, охоплює технічні та нетехнічні запитання, які ми часто чуємо. Ми сподіваємось, що ці нові ресурси будуть для вас корисними, і чекаємо ваших відгуків про них.

---

Про авторів

Калеб Вілкінсон має більш ніж десятирічний досвід створення рішень ШІ. Як старший стратег машинного навчання в AWS, Калеб є піонером інноваційних застосувань штучного інтелекту, які розширюють межі можливостей і допомагають організаціям відповідально використовувати штучний інтелект. Він є співавтором CAF-AI.

Олександр Велке має десятирічний досвід у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. Він є старшим стратегом машинного навчання та менеджером з технічних продуктів у Центрі інновацій AWS Generative AI. Він працює з великими організаціями над їхньою стратегією ШІ та допомагає їм приймати прораховані ризики на передовій технологічного розвитку. Він є співавтором CAF-AI.

Геоф Вілрайт керує командою з питань прийняття рішень AWS, яка пише та розробляє зростаючу колекцію посібників із прийняття рішень у ресурсному центрі AWS Getting Started. Його команда створила посібник із прийняття рішень щодо вибору машинного навчання AWS. Йому подобається працювати зі штучним інтелектом та його предками з того часу, як він познайомився з простим текстовим Apple II версії ELIZA на початку 1980s.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. Автомобільні / електромобілі, вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• BlockOffsets. Модернізація екологічної компенсаційної власності. Доступ тут.
• джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/