Tổng quan về kèo bóng đá vụ AI/ML

CTC là AI (Trí tuệ nhân tạo) và
Từ một thử nghiệm trình diễn đến việc tổ chức các vấn đề sử dụng ML (học máy) (sau đây gọi là POC*)
Cung cấp hỗ trợ nhất quán cho đến khi chuyển kỹ năng sau xây dựng

Có vấn đề như sau đây liên quan đến việc sử dụng AI không?

Bằng cách sử dụng các kèo bóng đá vụ AWS AI/ML, các tài nguyên cần thiết có thể được đầu tư khi cần thiết và
Xây dựng các đường ống ML và sử dụng các mô hình AI được đào tạo trước,
có thể liên kết với các kèo bóng đá vụ AWS hiện có, vv

*POC: Bằng chứng về khái niệm, thí nghiệm trình diễn Mục đích của việc kiểm tra và xác minh mức độ khả thi của các vấn đề có chứa sự không chắc chắn từ quan điểm về hiệu ứng, tiện ích và quan điểm kỹ thuật của chúng Trong AI, người ta thường thực hiện POCS để xác định xem liệu kết quả dự đoán AI cho dữ liệu do công ty chuẩn bị đáp ứng các yêu cầu kinh doanh hay liệu có thể xây dựng nó như một hệ thống hay không

Lợi ích của việc sử dụng các kèo bóng đá vụ AI/ML trong AWS Cloud

Ngay cả khi sử dụng các kèo bóng đá vụ AI/ML, bạn vẫn có thể hưởng lợi từ đám mây AWS như sau:

Chi phí đầu tư ban đầu giảm: Trong việc mua sắm thiết bị đắt tiền trong các thí nghiệm trình diễn AI (POCS), chi tiêu vốn (cổ phiếu) có thể được thay thế bằng chi phí thay đổi, giảm chi phí ban đầu

đàn hồi (có thể kéo dài): Ngay cả trong các mùa bận rộn/thấp, có thể tự động tăng hoặc giảm tài nguyên điện toán theo số lượng yêu cầu

Chuyển tiếp thực mịn Mở rộng hệ thống ngang: Một mô hình AI đã được đào tạo và triển khai trong môi trường nguyên mẫu đám mây có thể được chuyển sang môi trường sản xuất trên cùng một đám mây hoặc có thể được triển khai theo chiều ngang cho các hệ thống khác nhau hoặc cho người dùng ở nước ngoài

nhanh chóng (Agility): Nó có thể được sử dụng ngay lập tức khi bạn muốn sử dụng thuật toán mới hoặc GPU

Đường ống ML là gì?

ML đường ống đề cập đến tổng số tác vụ chuẩn bị dữ liệu, phát triển mô hình và triển khai Các hệ thống sử dụng AI/ML liên quan đến các bước phức tạp, đa dạng và lặp đi lặp lại, vì vậy điều quan trọng là phải quản lý tập trung chuỗi quy trình này

Quy trình làm việc AI/ML điển hình

kèo bóng đá vụ AI cho phép bạn đơn giản hóa mọi thứ từ học tập mô hình đến triển khai

*kèo bóng đá vụ AI có thể cho phép bạn sử dụng mô hình như là hiện tại và có thể yêu cầu tùy chỉnh bổ sung như học tập

Giải quyết vấn đề với các kèo bóng đá vụ AWS AI/ML

trạng thái 1: Không có kinh nghiệm AI/ML Hơn nữa, không có bí quyết kết hợp các hàm AI/ML vào các ứng dụng

Giải pháp 1: kèo bóng đá vụ AI: kèo bóng đá vụ AI không yêu cầu kiến thức học máy nâng cao
Ứng dụng của bạn và bằng cách gọi API
Dễ dàng tích hợp

trạng thái ②: Cần có thời gian để bảo mật dữ liệu đào tạo và tạo một mô hình

Giải pháp 2: kèo bóng đá vụ AI: kèo bóng đá vụ AI AI được triển khai theo các cách sau:
Mô hình này dựa trên lịch sử sử dụng trên Amazoncom và các trang web khác
Có thể dự kiến độ chính xác đầy đủ mà không cần khách hàng chuẩn bị dữ liệu
AI có thể được sử dụng

trạng thái ③: Tôi không biết cách triển khai đúng mô hình AI cho một hệ thống hiện có chạy trên AWS

Giải pháp ③: kèo bóng đá vụ ML: Bằng cách sử dụng Amazon Sagemaker, AWS's ML Service,
Có thể chạy tích hợp với các kèo bóng đá vụ AWS hiện có
Nền tảng có thể được tạo

trạng thái ④: Các công cụ riêng biệt được sử dụng để thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích và phát triển mô hình, làm cho quá trình làm việc trở nên phức tạp

Giải pháp ④: kèo bóng đá vụ ML: Bằng cách xây dựng một đường ống ML với Amazon Sagemaker,
có thể được cấu hình nhất quán

Nguồn:https: //awsamazoncom/jp/machine-learning/

kèo bóng đá vụ AI không yêu cầu kiến thức học máy nâng cao, nhưng có thể được tích hợp vào ứng dụng của bạn bằng cách gọi dự báo nhu cầu, khuyến nghị sản phẩm, phân loại hình ảnh, vv
kèo bóng đá vụ ML cho phép Amazon Sagemaker định cấu hình các đường ống ML và làm việc với các kèo bóng đá vụ AWS khác Amazon Sagemaker là một kèo bóng đá vụ được quản lý đầy đủ giúp loại bỏ công việc lao động của từng quy trình đường ống ML

Hỗ trợ kỹ thuật kèo bóng đá vụ AWS AI/ML với CTC

1Các vấn đề lập lịch

thính giác dự án
FIT/GAP GRASP
Phương pháp nghiên cứu cho AI Giới thiệu
Xem xét lựa chọn kèo bóng đá vụ AWS AI/ML

2POC

Hiểu nội dung dữ liệu
Tạo nguyên mẫu
Cải thiện độ chính xác mô hình
Kiểm tra các vấn đề và xem xét các biện pháp đối phó cho giai đoạn tiếp theo và ngoài

*Thí nghiệm trình diễn (POC) là tùy chọn

3Định nghĩa yêu cầu/ thiết kế/xây dựng

Xem xét các yêu cầu chức năng/Yêu cầu không chức năng
Thiết kế/xây dựng cấu hình
Giới thiệu/Công thức kế hoạch di chuyển
Tích hợp với các hệ thống khác
Các bài kiểm tra hoạt động khác nhau

4Skill Chuyển giao

Di chuyển việc thực hiện và kiến thức
Hỗ trợ QA kỹ thuật

1
Tổ chức trạng tháiĐể hiểu được khoảng cách giữa những thách thức của khách hàng và những gì AI có thể đạt được
Chúng tôi cũng sẽ xem xét kèo bóng đá vụ AI/ML nào để chọn ở giai đoạn này
2
Tiếp theo,POCHiểu nội dung của dữ liệu, tạo một nguyên mẫu và trích xuất các cân nhắc cho hệ thống hóa Hơn nữa, nếu hiệu ứng/tiện ích của AI đã được xác định, nó không nhất thiết phải được thực hiện
3
Nếu bạn tiến hành hệ thống hóa, thìYêu cầu Định nghĩa/Thiết kế/Xây dựngđược thực hiện
4
Cuối cùng, chúng tôi sẽ tổ chức nội dung của các vấn đề và xây dựng để giúp khách hàngChuyển giao kỹ năngsẽ được thực hiện

Câu hỏi thường gặp

q Những lợi ích của việc yêu cầu CTC hỗ trợ kỹ thuật với các kèo bóng đá vụ AWS AI/ML là gì?

ACTC cung cấp kèo bóng đá vụ dựa trên AWS của riêng mình có tên CUVIC trên AWS
Bằng cách kết hợp bí quyết phát triển/xây dựng AWS được trồng ở đó với kiến thức của các kỹ sư CTC AI, chúng tôi có thể cung cấp hỗ trợ nâng cao hơn nữa cho các kèo bóng đá vụ AWS AI/ML
＞https: //wwwctc-gcojp/solutions/ccoa/

Liên hệ với chúng tôi