AWS cung cấp trí tuệ nhân tạo mới, máy học và các hướng dẫn chung về AI để lập kế hoạch cho chiến lược AI của bạn | Dịch vụ web của Amazon

Những đột phá về trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đã xuất hiện trên các tiêu đề trong nhiều tháng—và vì lý do chính đáng. Các khả năng mới nổi và phát triển của công nghệ này hứa hẹn những cơ hội kinh doanh mới cho khách hàng trên tất cả các lĩnh vực và ngành công nghiệp. Nhưng tốc độ của cuộc cách mạng này đã khiến các tổ chức và người tiêu dùng khó đánh giá cụ thể ý nghĩa của những đột phá này đối với họ.

Trong những năm qua, AWS đã đầu tư vào việc dân chủ hóa quyền truy cập—và hiểu biết về—AI, ML và AI tổng quát. Thông qua các thông báo xung quanh mới nhất sự phát triển trong AI thế hệ mới và việc thành lập một Trung tâm Sáng tạo Trí tuệ nhân tạo trị giá 100 triệu USD chương trình, Amazon Web Services (AWS) đã đi đầu trong việc giúp nâng cao hiểu biết về vai trò của những đổi mới này trong cuộc sống của cả cá nhân và tổ chức. Để giúp bạn hiểu các tùy chọn của mình liên quan đến AI và ML, AWS đã xuất bản hai hướng dẫn mới: Khung áp dụng đám mây AWS dành cho trí tuệ nhân tạo, máy học và AI sáng tạo và Hướng dẫn quyết định máy học của Trung tâm tài nguyên bắt đầu.

AWS CAF cho AI, ML và AI sáng tạo

Sản phẩm Khung áp dụng đám mây AWS dành cho trí tuệ nhân tạo, máy học và AI sáng tạo (CAF-AI) được thiết kế để giúp bạn điều hướng hành trình AI của mình. Đó là một mô hình tinh thần cho các tổ chức cố gắng tạo ra giá trị kinh doanh từ AI/ML. Dựa trên kinh nghiệm của chính chúng tôi—và khách hàng của chúng tôi—, chúng tôi cung cấp trong khuôn khổ này các phương pháp hay nhất để chuyển đổi AI và đẩy nhanh kết quả kinh doanh thông qua việc sử dụng AI một cách sáng tạo trên AWS.

Được khách hàng và nhóm đối tác sử dụng, CAF-AI giúp tìm ra, ưu tiên, phát triển và truyền đạt chiến lược chuyển đổi AI. Hình dưới đây cho thấy cách chúng tôi đơn giản hóa hành trình AI thông qua CAF-AI: bằng cách làm việc ngược từ kết quả kinh doanh (1) đến các cơ hội mà AI, ML và AI tổng quát mang lại (2), trên các lĩnh vực chuyển đổi (3) và nền tảng của bạn khả năng (4) thông qua quy trình lặp đi lặp lại (5) đánh giá, rút ​​ra và triển khai các hạng mục hành động cho chiến lược AI.

Trong CAF-AI, chúng tôi mô tả hành trình AI/ML mà bạn có thể trải nghiệm khi năng lực tổ chức của bạn về AI và ML trưởng thành. Để hướng dẫn bạn, chúng tôi tập trung vào quá trình phát triển của các khả năng cơ bản mà chúng tôi đã quan sát thấy hỗ trợ một tổ chức phát triển sự trưởng thành của mình trong AI hơn nữa.

Chúng tôi cũng cung cấp hướng dẫn theo quy định thông qua tổng quan về trạng thái mục tiêu của các khả năng nền tảng này và giải thích cách phát triển chúng từng bước để tạo ra giá trị kinh doanh trong quá trình thực hiện. Hình dưới đây cho thấy các khả năng nền tảng này đối với việc áp dụng đám mây và AI/ML. MỘT khả năng là khả năng tổ chức sử dụng các quy trình để triển khai các nguồn lực (chẳng hạn như con người, công nghệ và các tài sản hữu hình hoặc vô hình khác) để đạt được kết quả. Bởi vì CAF-AI là một chỉ số kiến ​​thức sống, bạn có thể mong đợi nó phát triển và thay đổi theo thời gian.

Được thiết kế như một điểm khởi đầu và định hướng trong suốt hành trình ML và AI của khách hàng, CAF-AI nhằm mục đích trở thành một tài liệu mà các tổ chức có thể lấy cảm hứng từ đó khi họ định hình chương trình AI và ML trung hạn của mình và cố gắng hiểu các chủ đề và quan điểm quan trọng mà ảnh hưởng đến nó. Tùy thuộc vào vị trí của bạn trên hành trình AI/ML của mình, bạn có thể tập trung vào một phần cụ thể và trau dồi kỹ năng của mình ở đó hoặc sử dụng toàn bộ tài liệu để đánh giá mức độ trưởng thành và giúp định hướng các lĩnh vực cải thiện ngắn hạn.

Bởi vì không gian vấn đề kinh doanh mà AI/ML có thể được áp dụng không phải là một chức năng hoặc miền đơn lẻ, nên nó áp dụng trên tất cả các chức năng của doanh nghiệp và tất cả các lĩnh vực ngành nơi bạn đang tìm cách thiết lập lại sân chơi ở các thị trường nơi AI/ML không tạo ra sự khác biệt về kinh tế. Các Khung áp dụng đám mây AWS dành cho trí tuệ nhân tạo, máy học và AI sáng tạo là một trong nhiều công cụ mà AWS cung cấp để giúp bạn đạt được kết quả này. Vì AI/ML hỗ trợ các giải pháp và lộ trình giải quyết các vấn đề vẫn chưa giải quyết được vấn đề kinh tế trong nhiều thập kỷ (hoặc không thể giải quyết về mặt kỹ thuật nếu không có AI/ML), kết quả kinh doanh thu được có thể rất sâu sắc.

Hướng dẫn quyết định máy học của Trung tâm tài nguyên bắt đầu

AWS luôn là sự lựa chọn. Khi bạn tăng cường sử dụng AI, điều tối quan trọng là bạn có được sự hỗ trợ phù hợp trong việc lựa chọn dịch vụ, mô hình và cơ sở hạ tầng tốt nhất cho nhu cầu kinh doanh của mình. Các Hướng dẫn quyết định máy học của Trung tâm tài nguyên bắt đầu được thiết kế để cung cấp cho bạn thông tin tổng quan chi tiết về các dịch vụ AI và ML do AWS cung cấp, đồng thời cung cấp hướng dẫn có cấu trúc về cách chọn các dịch vụ có thể phù hợp với bạn và các trường hợp sử dụng của bạn.

Hướng dẫn quyết định cũng có thể giúp bạn trình bày rõ ràng và xem xét các tiêu chí sẽ cung cấp thông tin cho các lựa chọn của bạn. Ví dụ: nó mô tả phạm vi dịch vụ AWS ML (xem ảnh chụp màn hình sau), mỗi dịch vụ phục vụ cho các cấp độ yêu cầu quản lý khác nhau, tùy thuộc vào mức độ kiểm soát và tùy chỉnh mà bạn cần.

Hướng dẫn này cũng giải thích các khả năng độc đáo của các dịch vụ AWS trong việc hiện thực hóa sức mạnh của các mô hình nền tảng và nơi bạn có thể tận dụng tối đa nhánh machine learning đang phát triển nhanh chóng này.

Nó cung cấp thông tin chi tiết về các dịch vụ cụ thể, liên kết đến hướng dẫn kỹ thuật chi tiết ở cấp độ dịch vụ, bảng so sánh làm nổi bật các khả năng độc nhất của các dịch vụ chính và tiêu chí để chọn dịch vụ AI và ML. Nó cũng cung cấp một tập hợp các liên kết được tuyển chọn đến các tài nguyên chính có thể giúp bạn bắt đầu sử dụng các dịch vụ AI, ML và AI tổng quát trên AWS.

Nếu bạn muốn hiểu phạm vi của các dịch vụ AI, ML và AI tổng quát do AWS cung cấp, thì hướng dẫn ra quyết định này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.

Kết luận

Sản phẩm Hướng dẫn quyết định máy học của Trung tâm tài nguyên bắt đầu, Cùng với Khung áp dụng đám mây AWS dành cho trí tuệ nhân tạo, máy học và AI sáng tạo, bao gồm các câu hỏi kỹ thuật và phi kỹ thuật mà chúng ta thường nghe. Chúng tôi hy vọng bạn thấy những tài nguyên mới này hữu ích và mong nhận được phản hồi của bạn về chúng.

---

Về các tác giả

Caleb Wilkinson có hơn một thập kỷ kinh nghiệm xây dựng các giải pháp AI. Với tư cách là Nhà chiến lược máy học cao cấp tại AWS, Caleb đi tiên phong trong các ứng dụng sáng tạo của AI giúp vượt qua ranh giới của khả năng và giúp các tổ chức hưởng lợi một cách có trách nhiệm từ trí tuệ nhân tạo. Ông là đồng tác giả của CAF-AI.

Alexander Wöhlke có một thập kỷ kinh nghiệm về AI và ML. Anh là Nhà chiến lược máy học cao cấp và Giám đốc sản phẩm kỹ thuật tại Trung tâm sáng tạo trí tuệ nhân tạo AWS. Anh ấy làm việc với các tổ chức lớn về Chiến lược AI của họ và giúp họ chấp nhận những rủi ro đã được tính toán trước trong quá trình phát triển công nghệ. Ông là đồng tác giả của CAF-AI.

Thợ sửa xe Geof quản lý nhóm nội dung quyết định AWS, nhóm viết và phát triển bộ sưu tập hướng dẫn quyết định ngày càng tăng trên Trung tâm tài nguyên bắt đầu AWS. Nhóm của anh ấy đã tạo hướng dẫn quyết định Chọn máy học AWS. Anh ấy rất thích làm việc với AI và tổ tiên của nó kể từ lần đầu tiên được giới thiệu với Apple II đơn giản, dựa trên văn bản các phiên bản ELIZA trong những 1980 đầu tiên.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/