I 10 migliori strumenti di apprendimento automatico di AWS

Disney, Pinterest, Philips, Gruppo Volkswagen, McDonald's, Autodesk. Cosa hanno in comune queste aziende? Riconoscimento internazionale, ricavi annuali da miliardi di dollari e utilizzo degli strumenti di apprendimento automatico (ML) di AWS che consentono il miglioramento continuo e la personalizzazione dei prodotti digitali e fisici.

Immergiamoci direttamente nei 10 migliori strumenti di AWS ML che hanno rivoluzionato l'elaborazione dei dati nelle aziende internazionali e scopriamo come le previsioni basate su ML possono migliorare l'esperienza dell'utente, ottimizzare le canalizzazioni di vendita, aumentare la sicurezza degli utenti e ridurre i costi operativi.

Un approccio personalizzato all'apprendimento automatico

Tutti sanno che l'apprendimento automatico è uno strumento potente. Detto questo, anche i servizi di intelligenza artificiale di prim'ordine non funzionano come una bacchetta magica. Ogni problema aziendale richiede un approccio individuale, che tenga conto del tuo stack tecnologico, delle competenze dei tuoi sviluppatori e dell'aspetto finanziario. Tuttavia, l'abbinamento dei giusti strumenti ML con una certa supervisione di data scientist esperti o sviluppatori di software ti consentirà di creare una soluzione su misura adattata agli obiettivi aziendali specifici.

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1. Riconoscimento Amazon

Amazon Rekognition consente l'aggiunta di API di computer vision pre-addestrate o su ordinazione alle tue app. Questo strumento ML è in grado di scansionare milioni di immagini e video in pochi secondi ed estrarre informazioni dettagliate dal repository analizzato. Ultimo ma non meno importante, Rekognition è un servizio fortemente personalizzabile, quindi non è esagerato dire che consente di risolvere praticamente tutti i problemi relativi all'analisi delle immagini.

Caratteristiche principali:

• moderazione dei contenuti: rilevamento di immagini, annunci e video inappropriati o indesiderati
• rilevamento e analisi del viso: rilevamento e analisi degli attributi facciali (ad es. occhi aperti, sorriso, peli sul viso)
• etichette: riconoscimento di oggetti, scene e attività (come "suonare il piano" o "studiare")
• etichette personalizzate: rilevare loghi del marchio o altri oggetti specifici per le proprie esigenze aziendali
• rilevamento del testo: estrazione di testo distorto o sfocato da immagini o video.

Casi d'uso:

• moderazione dei contenuti generati dagli utenti (UGC) nei social media
• verifica online dell'identità dell'utente
• migliorare i servizi di domotica fornendo avvisi adeguati e tempestivi  
• classificare le parti della macchina in una catena di montaggio
• rilevamento dei numeri di targa delle auto dalle telecamere del traffico.

2. Personalizza Amazon

Amazon Personalize è un motore di suggerimenti completamente automatizzato che consente l'implementazione di consigli personalizzati in tempo reale basati sull'attività dell'utente, sull'articolo e sulla somiglianza dell'utente. Lo strumento utilizza modelli ML avanzati e monitoraggio degli eventi per offrire un'esperienza completamente personalizzata, soddisfare le mutevoli esigenze degli utenti e migliorare gradualmente il coinvolgimento e i tassi di conversione.

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Caratteristiche principali:

• raccomandazioni di alta qualità in tempo reale: creazione di suggerimenti approfonditi che rispondano alle esigenze specifiche degli utenti, nonché sviluppo di raccomandazioni per nuovi utenti (senza dati storici)
• facile integrazione tra canali e dispositivi: fornendo un'esperienza unica durante il percorso dell'utente
• protezione dei dati e privacy: i dati raccolti sono crittografati e utilizzati solo per creare raccomandazioni su misura
• tempi di sviluppo ridotti: implementazione di un sistema di raccomandazioni personalizzato basato su ML in giorni, non mesi.

Casi d'uso:

• raccomandazione di contenuti personalizzati (ad es. in base all'attività dell'utente) in una nuova app social
• aumentare il consumo di contenuti fornendo consigli personalizzati su e-book, musica e video
• migliorare la comunicazione di marketing tramite notifiche push personalizzate o e-mail di marketing.

3. Amazon comprende

Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che utilizza l'apprendimento automatico per estrarre informazioni dettagliate da dati testuali non strutturati. Questo strumento AWS applica l'analisi del sentiment, l'estrazione di parte del discorso e la tokenizzazione per rilevare le caratteristiche critiche del testo, che possono essere utili, ad esempio, per classificare i sondaggi sulla soddisfazione dei clienti.

Caratteristiche principali:

• flusso di lavoro semplificato di elaborazione dei documenti: estrazione di testo, frasi chiave, argomenti e altro da contratti o moduli
• protezione dei dati e privacy: identificazione e protezione delle informazioni di identificazione personale (PII) dai documenti
• ricerca qualitativa: scoprire le informazioni sugli utenti da un testo nelle recensioni dei prodotti, nelle e-mail o nei ticket dell'help desk.

Casi d'uso:

• categorizzazione automatizzata delle richieste di supporto rilevando il sentiment dei clienti
• indicizzazione avanzata delle recensioni dei prodotti in base a frasi chiave, sentimento e contesto
• gestione dei documenti finanziari, ad esempio estrazione e classificazione di entità da fogli e rendiconti.

4. Amazon Lex

Amazon Lex consente di creare interfacce conversazionali per app che supportano sia testo che voce. Questo strumento comprende l'intento, mantiene il contesto e automatizza le attività semplici in molte lingue.

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Caratteristiche principali:

• Intelligenza artificiale consapevole: automatizzare attività semplici in lingue diverse, comprendendo l'intento e mantenendo il contesto
• riduzione dei tempi di progettazione e sviluppo: progettazione di chatbot basati su trascrizioni già esistenti
• connessione semplice con altri servizi AWS .

Casi d'uso:

• implementare un chatbot vocale per un servizio web di e-commerce in grado di rispondere alle richieste operative degli utenti
• abilitare le funzionalità self-service in un'app sanitaria, ad esempio prenotare un appuntamento dal medico senza contattare un agente umano
• automatizzare le risposte alle FAQ .

5. Amazon Polly

Polly è un servizio cloud che utilizza algoritmi di deep learning per convertire il testo in un discorso realistico. Attualmente supporta voci maschili e femminili in 31 lingue (tra cui giapponese, cinese, coreano e arabo) e gestisce ora, date, unità, frazioni e abbreviazioni. Di recente, AWS ha lanciato la funzione Brand Voice, che consente di creare una voce NTTS esclusiva con l'aiuto del team di sviluppo di Amazon Polly.

Caratteristiche principali:

• voci di sintesi vocale naturali e simili a quelle umane: pronuncia fluida, ampia selezione di voci maschili e femminili, decine di lingue disponibili
• creazione di file vocali: Polly consente la riproduzione e la memorizzazione del parlato generato
• streaming in tempo reale: tempi di risposta rapidi, consentendo alle app/utenti di riprodurre le voci immediatamente.

Casi d'uso:

• creazione di contenuti video tutorial senza persone reali richieste
• sviluppo di una conversazione vocale artificiale altamente personalizzata in più lingue (utilizzando Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Transcribe e Amazon Translate)
• evidenziazione del testo in stile karaoke in un'app di e-learning.

6. Amazon Trascrivi

Amazon Transcribe fornisce un'API per convertire il parlato in testo. Questo strumento AWS ti consente di ottenere trascrizioni di alta qualità, intelligenti e in tempo reale, ad esempio sintonizzate su audio ad alta o bassa fedeltà.

Caratteristiche principali:

• raccolta di informazioni dettagliate da file audio e video: estrazione di informazioni dalle chiamate dei clienti, conversazioni cliniche e altro ancora
• maggiore precisione: sviluppo di modelli personalizzati e specifici del dominio
• identificazione automatica della lingua
• protezione dei dati e privacy: mascherare le informazioni sensibili dei clienti.

Casi d'uso:

• sviluppo di un'app di conversione audio-testo
• analisi delle chiamate dei clienti
• conversione di risorse audio e video in archivi di testo
• creazione di sottotitoli per aumentare l'accessibilità in un'app mobile.

7. Amazon Traduttore

Amazon Translate sfrutta le reti neurali e i modelli di deep learning per fornire traduzioni di testo rapide, di alta qualità e dal suono naturale. Questo strumento AWS supporta 75 lingue e personalizza il vocabolario definendo frasi specifiche o caricando nomi di marchi.

Caratteristiche principali:

• miglioramento continuo: traduzioni sempre più accurate basate su un dataset in espansione
• traduzioni istantanee su richiesta e traduzioni in blocco efficienti
• personalizzazione: generazione di un output personalizzato conforme alla terminologia unica del marchio
• versatilità: tradurre diversi formati di contenuto, inclusi documenti docx, pptx, xlsx e HTML.

Casi d'uso:

• tradurre contenuti in tempo reale nei social media
• analisi del sentiment eseguita in diverse lingue e paesi (utilizzando Amazon Translate e Amazon Comprehend)
• comunicazione interlinguistica tra gli utenti dell'app.

8. Amazon Texttract

Amazon Textract è un servizio ML che estrae automaticamente testo stampato, scrittura a mano, moduli e tabelle da qualsiasi documento scansionato. Lo strumento consente alle revisioni umane di controllare le PII e crittografa i dati raccolti per soddisfare i rigidi standard di privacy dei dati.

Caratteristiche principali:

• nessuna configurazione manuale richiesta: estrazione automatica di testo e dati strutturati (tabelle, moduli) da documenti stampati
• riconoscimento intelligente del testo: estrarre relazioni e struttura dai dati analizzati.

Casi d'uso:

• estrarre parti specifiche di documenti da un ampio database
• estrazione di dati aziendali da moduli finanziari per accelerare le richieste di prestito.

9. Amazon Lookout for Vision

Lookout for Vision riduce i costi operativi individuando difetti o anomalie nelle linee di processo in tempo reale. Questo strumento ML aiuta a migliorare la qualità del prodotto e prevenire problemi tecnici imprevisti.

Caratteristiche principali:

• controllo qualità automatizzato: individuazione di danni o anomalie durante l'intero processo produttivo
• determinazione dei componenti mancanti
• miglioramento continuo: verifica costante delle previsioni del modello.

Casi d'uso:

• individuare in tempo reale i difetti sulla linea di produzione delle piastrelle di ceramica
• rilevamento danni auto
• rilevamento automatico dei tessuti tumorali : analizzando immagini microscopiche di tessuti con cellule tumorali visibili, Lookout può creare una previsione del modello e rilevare automaticamente ulteriori anomalie.

10. Servizio Amazon OpenSearch

Amazon OpenSearch Service offre possibilità di ricerca personalizzate, consentendo agli utenti di esplorare tutti gli spazi, i documenti e i database disponibili, fino a petabyte di dati non strutturati. OpenSearch riduce il sovraccarico operativo con il provisioning automatizzato e allo stesso tempo migliora le capacità di analisi delle prestazioni.

Caratteristiche principali:

• ricerca e analisi rapida ed elastica di dati non strutturati (post, utenti, log, database)
• gestione della sicurezza: analisi dei registri da diverse fonti nella rete.

Casi d'uso:

• monitoraggio e debug delle app
• rilevamento delle minacce in tempo reale

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L'apprendimento automatico consente alle aziende di migliorare i propri prodotti fornendo un servizio clienti impeccabile, aumentando la velocità operativa ed esplorando nuove aree di business. Gli strumenti AWS, a loro volta, consentono la rapida implementazione di soluzioni intelligenti e personalizzate, fornendo agli utenti tutto ciò di cui hanno bisogno in ogni fase del loro percorso aziendale.

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