10 najlepszych narzędzi do uczenia maszynowego AWS

Disney, Pinterest, Philips, Volkswagen Group, McDonald's, Autodesk. Co te firmy mają ze sobą wspólnego? Międzynarodowe uznanie, roczne przychody w wysokości miliardów dolarów oraz wykorzystanie narzędzi uczenia maszynowego AWS (ML), które umożliwiają ciągłe ulepszanie i personalizację produktów zarówno cyfrowych, jak i fizycznych.

Zanurzmy się bezpośrednio w 10 najlepszych narzędzi AWS ML, które zrewolucjonizowały przetwarzanie danych w międzynarodowych przedsiębiorstwach i odkryjmy, jak prognozy oparte na ML mogą poprawić wrażenia użytkownika, zoptymalizować lejki sprzedaży, zwiększyć bezpieczeństwo użytkowników i zmniejszyć koszty operacyjne.

Spersonalizowane podejście do uczenia maszynowego

Wszyscy wiedzą, że uczenie maszynowe to potężne narzędzie. Biorąc to pod uwagę, nawet najwyższej klasy usługi AI nie działają jak magiczna różdżka. Każdy problem biznesowy wymaga indywidualnego podejścia, uwzględniającego Twój stack technologiczny, umiejętności Twoich programistów, a także aspekt finansowy. Jednak połączenie odpowiednich narzędzi ML z pewnym nadzorem doświadczonych analityków danych lub programistów umożliwi stworzenie rozwiązania szytego na miarę, dostosowanego do konkretnych celów biznesowych.

Ciekawi Cię, jak najlepiej wykorzystać swoje dane za pomocą AWS?

Ucz się więcej

1. Rozpoznawanie Amazonek

Amazon Rekognition umożliwia dodawanie do aplikacji przeszkolonych lub przygotowanych na zamówienie interfejsów API wizji komputerowej. To narzędzie ML jest w stanie skanować miliony obrazów i filmów w ciągu kilku sekund i wydobywać spostrzeżenia z analizowanego repozytorium. Wreszcie, Rekognition to usługa w dużym stopniu konfigurowalna – stąd nie będzie przesadą stwierdzenie, że pozwala rozwiązać praktycznie wszystkie problemy związane z analizą obrazu.

Najważniejsze cechy:

• moderacja treści: wykrywanie nieodpowiednich lub niechcianych obrazów, reklam i filmów
• wykrywanie i analiza twarzy: wykrywanie i analiza cech twarzy (np. otwarte oczy, uśmiech, zarost)
• etykiety: rozpoznawanie obiektów, scen i czynności (takich jak „gra na pianinie” lub „nauka”)
• niestandardowe etykiety: wykrywanie logo marki lub innych obiektów specyficznych dla potrzeb biznesowych
• wykrywanie tekstu: wyodrębnianie przekrzywionego lub rozmytego tekstu z obrazów lub filmów.

Przypadków użycia:

• moderowanie treści generowanych przez użytkowników (UGC) w mediach społecznościowych
• weryfikacja tożsamości użytkownika online
• ulepszanie usług automatyki domowej poprzez dostarczanie trafnych, terminowych alertów  
• klasyfikowanie części maszyn na linii montażowej,
• wykrywanie numerów rejestracyjnych samochodów z kamer drogowych.

2. Amazon personalizuj

Amazon Personalizuj to w pełni zautomatyzowany silnik rekomendacji, który umożliwia wdrażanie spersonalizowanych rekomendacji w czasie rzeczywistym na podstawie aktywności użytkownika, podobieństwa przedmiotów i użytkowników. Narzędzie wykorzystuje zaawansowane modele ML i śledzenie zdarzeń, aby zapewnić całkowicie spersonalizowane wrażenia, zaspokoić zmieniające się potrzeby użytkowników i stopniowo poprawiać współczynniki zaangażowania i konwersji.

Gotowy do wdrożenia ekonomicznych rozwiązań w chmurze?

Ucz się więcej

Najważniejsze cechy:

• wysokiej jakości rekomendacje w czasie rzeczywistym: tworzenie pogłębionych sugestii odpowiadających na specyficzne potrzeby użytkowników, a także opracowywanie rekomendacji dla nowych użytkowników (bez danych historycznych)
• łatwa integracja między kanałami i urządzeniami: zapewnia wyjątkowe wrażenia podczas podróży użytkownika
• ochrona danych i prywatność: zebrane dane są szyfrowane i wykorzystywane wyłącznie do tworzenia dostosowanych rekomendacji
• skrócony czas tworzenia: wdrożenie dostosowanego, opartego na ML systemu rekomendacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy.

Przypadków użycia:

• spersonalizowane rekomendacje treści (np. na podstawie aktywności użytkownika) w nowej aplikacji społecznościowej
• zwiększenie konsumpcji treści poprzez dostarczanie spersonalizowanych rekomendacji e-booków, muzyki i filmów
• usprawnienie komunikacji marketingowej poprzez spersonalizowane powiadomienia push lub e-maile marketingowe.

3. Amazon Zrozumieć

Amazon Comprehend to usługa przetwarzania języka naturalnego (NLP), która wykorzystuje uczenie maszynowe do wyodrębniania spostrzeżeń z nieustrukturyzowanych danych tekstowych. To narzędzie AWS wykorzystuje analizę sentymentu, wyodrębnianie części mowy i tokenizację do wykrywania krytycznych cech tekstu, które mogą być pomocne np. w klasyfikowaniu badań satysfakcji klientów.

Najważniejsze cechy:

• uproszczony obieg dokumentów: wyodrębnianie tekstu, fraz kluczowych, tematów i nie tylko z umów lub formularzy
• ochrona danych i prywatność: identyfikacja i zabezpieczenie danych osobowych (PII) z dokumentów
• badania jakościowe: odkrywanie spostrzeżeń użytkowników z tekstu w recenzjach produktów, e-mailach lub zgłoszeniach do pomocy technicznej.

Przypadków użycia:

• automatyczna kategoryzacja zgłoszeń serwisowych poprzez wykrywanie nastrojów klientów
• zaawansowane indeksowanie recenzji produktów według fraz kluczowych, sentymentu i kontekstu
• zarządzanie dokumentami finansowymi, np. wyodrębnianie i klasyfikowanie jednostek z arkuszy i sprawozdań.

4. Amazonka Lex

Amazon Lex umożliwia budowanie interfejsów konwersacyjnych dla aplikacji obsługujących zarówno tekst, jak i głos. To narzędzie rozumie intencje, utrzymuje kontekst i automatyzuje proste zadania w wielu językach.

Ulepsz swoją firmę dzięki asystentowi głosowemu opartemu na sztucznej inteligencji!

Poznaj nasze usługi

Najważniejsze cechy:

• AI świadoma intencji: automatyzacja prostych zadań w różnych językach przy jednoczesnym zrozumieniu intencji i utrzymaniu kontekstu
• skrócony czas projektowania i rozwoju: projektowanie chatbotów w oparciu o istniejące transkrypcje
• bezproblemowe połączenie z innymi usługami AWS .

Przypadków użycia:

• wdrożenie chatbota głosowego dla serwisu e-commerce, który może odpowiadać na zapytania użytkowników operacyjnych
• umożliwienie samoobsługi w aplikacji medycznej, np. rezerwacja wizyty u lekarza bez kontaktu z przedstawicielem ludzkim
• automatyzacja odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania .

5. Amazonka Polly

Polly to usługa w chmurze, która wykorzystuje algorytmy uczenia głębokiego do konwersji tekstu na mowę realistyczną. Obecnie obsługuje głosy męskie i żeńskie w 31 językach (w tym japoński, chiński, koreański i arabski) i obsługuje czas, daty, jednostki, ułamki i skróty. Niedawno AWS uruchomiło funkcję Brand Voice, która umożliwia budowanie ekskluzywnego głosu NTTS z pomocą zespołu deweloperów Amazon Polly.

Najważniejsze cechy:

• naturalne, ludzkie głosy zamiany tekstu na mowę: płynna wymowa, szeroki wybór głosów męskich i żeńskich, dziesiątki dostępnych języków
• tworzenie plików mowy: Polly pozwala na odtwarzanie i przechowywanie wygenerowanej mowy
• strumieniowanie w czasie rzeczywistym: szybki czas reakcji, umożliwiający aplikacjom/użytkownikom natychmiastowe odtwarzanie głosów.

Przypadków użycia:

• tworzenie treści samouczków wideo bez konieczności posiadania prawdziwych ludzi
• opracowanie wysoce spersonalizowanej, sztucznej konwersacji głosowej w wielu językach (przy użyciu Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Transcribe i Amazon Translate)
• podświetlanie tekstu w stylu karaoke w aplikacji e-learningowej.

6. Amazon Transkrypcja

Amazon Transscribe zapewnia interfejs API do konwersji mowy na tekst. To narzędzie AWS pozwala uzyskać wysokiej jakości, inteligentne transkrypcje w czasie rzeczywistym – np. dostrojone do dźwięku o wysokiej lub niskiej wierności.

Kluczowe cechy:

• zbieranie informacji z plików audio i wideo: wyodrębnianie informacji z rozmów z klientami, rozmów klinicznych i nie tylko
• zwiększona dokładność: opracowywanie niestandardowych, specyficznych dla domeny modeli
• automatyczna identyfikacja języka
• ochrona danych i prywatność: maskowanie poufnych informacji o klientach.

Przypadków użycia:

• opracowanie aplikacji konwertującej audio na tekst
• analityka połączeń klientów
• konwertowanie zasobów audio i wideo do archiwów tekstowych
• tworzenie napisów w celu zwiększenia dostępności w aplikacji mobilnej.

7. Tłumacz Amazon

Amazon Translate wykorzystuje sieci neuronowe i modele głębokiego uczenia się, aby dostarczać szybkie, wysokiej jakości i naturalnie brzmiące tłumaczenia tekstu. To narzędzie AWS obsługuje 75 języków i dostosowuje słownictwo, definiując określone frazy lub przesyłając nazwy marek.

Kluczowe cechy:

• ciągłe doskonalenie: coraz dokładniejsze tłumaczenia na podstawie powiększającego się zbioru danych
• błyskawiczne tłumaczenia na żądanie i wydajne tłumaczenia masowe
• personalizacja: generowanie spersonalizowanych wyników zgodnych z unikalną terminologią marki
• wszechstronność: tłumaczenie różnych formatów treści, w tym dokumentów docx, pptx, xlsx i HTML.

Przypadków użycia:

• tłumaczenie treści w czasie rzeczywistym w mediach społecznościowych
• analiza sentymentu przeprowadzona w różnych językach i krajach (przy użyciu Amazon Translate i Amazon Comprehend)
• wielojęzyczna komunikacja między użytkownikami aplikacji.

8. Amazon Tekst

Amazon Texttract to usługa ML, która automatycznie wyodrębnia drukowany tekst, pismo odręczne, formularze i tabele z dowolnego zeskanowanego dokumentu. Narzędzie umożliwia przeglądom ludzkim sprawdzanie danych osobowych i szyfrowanie zebranych danych w celu spełnienia sztywnych standardów prywatności danych.

Kluczowe cechy:

• nie jest wymagana ręczna konfiguracja: automatyczne wyodrębnianie tekstu i danych strukturalnych (tabele, formularze) z drukowanych dokumentów
• inteligentne rozpoznawanie tekstu: wydobywanie relacji i struktury z analizowanych danych.

Przypadków użycia:

• wyodrębnianie określonych części dokumentów z obszernej bazy danych
• pozyskiwanie danych biznesowych z formularzy finansowych w celu przyspieszenia wniosków kredytowych.

9. Amazon Lookout for Vision

Lookout for Vision obniża koszty operacyjne, wykrywając defekty lub anomalie w aktywnych liniach technologicznych. To narzędzie ML pomaga poprawić jakość produktu i zapobiegać nieoczekiwanym problemom technicznym.

Kluczowe cechy:

• automatyczna kontrola jakości: wykrywanie uszkodzeń lub anomalii podczas całego procesu produkcyjnego
• określenie brakujących składników
• ciągłe doskonalenie: ciągła weryfikacja przewidywań modelu.

Przypadków użycia:

• wykrywanie defektów na linii produkcyjnej płytek ceramicznych w czasie rzeczywistym
• wykrywanie uszkodzeń samochodu
• automatyczne wykrywanie tkanek nowotworowych – analizując obrazy mikroskopowe tkanek z widocznymi komórkami nowotworowymi, Lookout może stworzyć prognozę modelową i automatycznie wykryć dalsze anomalie.

10. Usługa Amazon OpenSearch

Amazon OpenSearch Service zapewnia spersonalizowane możliwości wyszukiwania, umożliwiając użytkownikom przeglądanie wszystkich dostępnych przestrzeni, dokumentów i baz danych – do petabajtów nieustrukturyzowanych danych. OpenSearch zmniejsza koszty operacyjne dzięki automatycznemu udostępnianiu, jednocześnie zwiększając możliwości analizy wydajności.

Kluczowe cechy:

• szybkie, elastyczne wyszukiwanie i analiza danych nieustrukturyzowanych (posty, użytkownicy, logi, bazy danych)
• zarządzanie bezpieczeństwem: analizowanie logów z różnych źródeł w Twojej sieci.

Przypadków użycia:

• monitorowanie i debugowanie aplikacji
• wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym

Przyspiesz innowacje w swojej firmie dzięki gotowym rozwiązaniom ML

Uczenie maszynowe pozwala firmom ulepszać swoje produkty, zapewniając nienaganną obsługę klienta, zwiększając szybkość działania i odkrywając nowe obszary biznesowe. Z kolei narzędzia AWS umożliwiają szybkie wdrożenie inteligentnych, spersonalizowanych rozwiązań, zapewniając użytkownikom wszystko, czego potrzebują na każdym etapie ich podróży biznesowej.

Jesteś ciekaw, jak zaprojektować architekturę AWS dostosowaną do Twoich potrzeb? Jako certyfikowany partner Amazon Web Services APN Select Consulting, Miquido pomaga klientom we wdrażaniu szytych na miarę rozwiązań ML!

Uzyskaj wycenę