Danh sách các công cụ Machine Learning AWS hàng đầu

Bạn đang tìm kiếm một số công cụ học máy tốt nhất trên AWS? Đến đây kết thúc tìm kiếm của bạn! Hãy làm quen với một số chi tiết cơ bản và đi sâu vào danh sách các công cụ học máy AWS hàng đầu.

Học máy có thể là một thuật ngữ mới đối với nhiều người, mặc dù đã phổ biến trong các lĩnh vực khác nhau. Trở lại năm 1952, Arthur Samuel lần đầu tiên đặt ra thuật ngữ “Machine Learning”, do đó thiết lập nền tảng cho một trong những can thiệp công nghệ triệt để. Trong thời điểm hiện tại, công nghệ máy học là một công cụ quan trọng để thu thập các dự đoán và hiểu biết có giá trị về hoạt động kinh doanh.

AWS đã là một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực máy học cùng với các đối tác khác của nó. Tuy nhiên, tính hiệu quả của các công cụ máy học AWS là một trong những điểm nổi bật hàng đầu mang lại lợi thế cạnh tranh cho AWS. Cuộc thảo luận sau đây nhằm mục đích phản ánh một số công cụ học máy đáng chú ý của AWS. Người đọc có thể tìm hiểu thêm về hiệu quả của AWS như một nền tảng đáng tin cậy cho việc học máy từ cuộc thảo luận này.

Nếu bạn có nhu cầu học về các khoá học Machine Learning AWS thì có thể mua khoá học tại đây:

Tầm quan trọng của Công cụ học máy của AWS

Amazon Web Services là nhà cung cấp dịch vụ đám mây công cộng hàng đầu và có một loạt các dịch vụ và công nghệ đám mây được cung cấp. Do đó, bạn cũng có thể tìm thấy các công cụ học máy AWS phù hợp với các yêu cầu khác nhau của doanh nghiệp. AWS cung cấp nhiều loại dịch vụ máy học và AI đa dạng hơn và sâu sắc hơn cho các doanh nghiệp khác nhau.

Các công cụ học máy trên AWS chủ yếu nhằm giúp khách hàng giải quyết những thách thức quan trọng hạn chế các nhà phát triển tận dụng sức mạnh tối ưu của học máy. Người dùng có thể chọn các dịch vụ AI được đào tạo trước để giải quyết các ứng dụng dự báo, thị giác máy tính, khuyến nghị và xử lý ngôn ngữ.

Mặt khác, AWS cũng cung cấp các công cụ để tạo, đào tạo và triển khai các mô hình học máy nhanh hơn với khả năng mở rộng cao hơn. Người dùng cũng có lợi thế khi xây dựng các mô hình tùy chỉnh trong khi đảm bảo khả năng tương thích với các khuôn khổ nguồn mở chính.

Điểm mạnh hứa hẹn nhất của các công cụ học máy AWS là chúng dựa trên nền tảng đám mây toàn diện cao. AWS được tối ưu hóa một cách lý tưởng cho việc học máy với cơ sở máy tính hiệu suất cao và thiếu sự thỏa hiệp trong bảo mật và phân tích. Tất cả các khía cạnh này rõ ràng thiết lập sự cần thiết cho việc tìm ra các công cụ học máy do AWS cung cấp.

Danh sách các công cụ học máy AWS hàng đầu

Bây giờ khi bạn đã hiểu tầm quan trọng của các công cụ học máy AWS, đã đến lúc kiểm tra các công cụ học máy AWS hàng đầu. Các giải pháp học máy này giúp xây dựng và triển khai các mô hình học máy. Hãy chuyển sang danh sách:

Amazon SageMaker luôn là sự bổ sung rõ ràng trong số các giải pháp máy học trên thị trường AWS. Đây là một nền tảng được quản lý hoàn toàn giúp các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu đảm bảo việc xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy ở quy mô khác dễ dàng và nhanh hơn. Amazon SageMaker loại bỏ tất cả các rào cản thường làm chậm các nhà phát triển mong muốn sử dụng máy học.

Máy học nói chung gây khó khăn trong việc học tập do các quy trình phức tạp để xây dựng và đào tạo các mô hình. Ngoài ra, việc triển khai các mô hình học máy vào sản xuất cũng còn chậm và phức tạp. Hơn nữa, chuyên môn cần thiết cho tất cả các quy trình này cùng với các yêu cầu tài nguyên khác tạo ra nhiều rào cản đối với việc học máy đối với các nhà phát triển.

Amazon SageMaker loại bỏ sự phức tạp và giúp các nhà phát triển hiểu và sử dụng toàn bộ tiềm năng của tất cả các bước trong học máy. Thiết kế mô-đun của Amazon SageMaker khiến nó trở thành một trong những công cụ học máy linh hoạt nhất trên AWS. Bạn có thể sử dụng các mô-đun khác nhau cùng nhau hoặc độc lập để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.

Tập dữ liệu là mạch máu của máy học và Amazon SageMaker Ground Truth cung cấp nền tảng để phát triển tập dữ liệu đào tạo cho máy học với độ chính xác và tốc độ cao hơn. SageMaker Ground Truth là một trong những công cụ học máy AWS hàng đầu vì nó cung cấp khả năng truy cập dễ dàng cho các nhà cung cấp dịch vụ công và tư nhân. Ngoài ra, nó cũng tạo điều kiện cho người gắn nhãn có giao diện và quy trình làm việc tích hợp sẵn cho các tác vụ ghi nhãn chung.

Quan trọng hơn hết, SageMaker Ground Truth có thể giảm gần 70% chi phí dán nhãn thông qua việc dán nhãn tự động. Việc sử dụng máy học hiệu quả để ghi nhãn dữ liệu tự động giúp tiết kiệm chi phí và năng suất tốt hơn. Mô hình Sự thật Mặt đất của SageMaker dần trở nên hiệu quả theo thời gian thông qua việc học hỏi liên tục từ các nhãn của những người ghi nhãn của con người. Do đó, nó có thể cải thiện khả năng tự động gắn nhãn nhiều dữ liệu hơn và góp phần đào tạo nhanh hơn các bộ dữ liệu.

Sự bổ sung đầy hứa hẹn tiếp theo trong số các công cụ học máy của Amazon là Amazon Lex. Nó là một dịch vụ để phát triển giao diện trò chuyện trong bất kỳ ứng dụng nào thông qua việc sử dụng giọng nói và văn bản. Lex cung cấp các chức năng của học sâu nâng cao dưới dạng nhận dạng giọng nói tự động (ASR) để chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Ngoài ra, nó cũng cung cấp các tính năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên để nhận ra ý định trong văn bản.

Do đó, nó có thể cho phép phát triển các ứng dụng có trải nghiệm người dùng tương tác cao và các tương tác trò chuyện gần như thực. Amazon Lex đơn giản hóa quyền truy cập nhận dạng giọng nói và hiểu ngôn ngữ tự nhiên cùng với việc giới thiệu sức mạnh của Alexa cho tất cả các nhà phát triển. Đây là một trong những công nghệ hàng đầu cho việc phát triển các loại sản phẩm hoàn toàn mới được tạo ra chỉ thông qua các giao diện trò chuyện.

Một trong những công cụ học máy AWS nổi bật là AWS Inferentia. Nó là một chip suy luận máy học nhằm mục đích mang lại hiệu suất cao hơn với chi phí thấp hơn. AWS Inferentia cung cấp hỗ trợ cho các mô hình và khuôn khổ học tập sâu Apache MXNet, PyTorch và TensorFlow sử dụng định dạng ONNX. AWS Inferentia tạo điều kiện cho thông lượng cao hơn, hiệu suất suy luận độ trễ thấp với chi phí thấp đến khó tin.

Mỗi chip có thể đảm bảo thông lượng suy luận hàng trăm TOPS (Tera Operations Per Second) để cho phép các mô hình phức tạp đảm bảo dự đoán nhanh hơn. Người dùng cũng có thể sử dụng kết hợp các chip AWS Inferentia để đạt được thông lượng TOPS bổ sung. Ngoài ra, nó sẽ được hỗ trợ trên Amazon Elastic Inference, Amazon SageMaker và Amazon EC2.

Amazon Textract chắc chắn là một trong những công cụ học máy hiệu quả của Amazon. Đây là một dịch vụ trích xuất văn bản và dữ liệu tự động từ các tài liệu được quét. Amazon Textract cung cấp nhiều hơn khả năng nhận dạng ký tự quang học (OCR) và giúp nhận dạng nội dung trong các trường thông qua các biểu mẫu và thông tin được lưu trữ trong bảng.

Textract giải quyết những thách thức của quá trình nhập dữ liệu thủ công chậm và tốn kém để trích xuất dữ liệu từ tài liệu. Nó cũng cho phép tự động hóa quy trình công việc tài liệu nhanh hơn, do đó đảm bảo rằng bạn có thể xử lý nhiều tài liệu trong vòng vài giờ. Sau khi nắm bắt thông tin, bạn có thể thực hiện các hành động cần thiết đối với nó. Người dùng cũng có thể tạo quy trình phê duyệt tự động và chỉ mục tìm kiếm thông minh với Textract. Hơn nữa, nó cũng cung cấp khả năng tuân thủ tốt hơn các quy tắc lưu trữ tài liệu.

Amazon Comprehend là mục nhập quan trọng nhất trong số các công cụ học máy AWS mà bạn nghĩ đến khi bạn nghĩ đến Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đây là một dịch vụ NLP dựa trên máy học để tìm kiếm thông tin chi tiết và mối quan hệ giữa các thuộc tính khác nhau trong văn bản. Amazon Complusive sử dụng công nghệ máy học để khám phá những thông tin chi tiết và mối quan hệ mới trong dữ liệu phi cấu trúc có sẵn.

Nó có thể xác định ngôn ngữ trong văn bản và trích xuất các cụm từ chính, sự kiện, địa điểm, thương hiệu và con người trong một văn bản. Amazon Comprehend sử dụng mã hóa và các phần của giọng nói để phân tích văn bản và tổ chức tự động một tập hợp các tệp văn bản theo chủ đề. Các tính năng AutoML trong Amazon Comprehend cũng có thể giúp tạo một tập hợp các mô hình hoặc thực thể phân loại văn bản tùy chỉnh được xây dựng cụ thể theo nhu cầu của doanh nghiệp.

Amazon Rekognition nằm trong số nhiều công cụ học máy AWS phổ biến mà bạn có thể tìm thấy hiện tại. Đây là một dịch vụ giúp bổ sung khả năng phân tích hình ảnh cho các ứng dụng khác nhau. Rekognition có thể giúp phát hiện các đối tượng, khuôn mặt và cảnh trong các hình ảnh cụ thể. Nó cũng có thể giúp tìm kiếm và so sánh các khuôn mặt.

Amazon Rekognition API cung cấp khả năng dễ dàng bổ sung khả năng phân loại hình ảnh và tìm kiếm trực quan dựa trên học sâu nâng cao vào các ứng dụng. Amazon Rekognition tận dụng các mô hình mạng nơ ron sâu để phát hiện và gắn nhãn nhiều đối tượng và cảnh trong hình ảnh. Do đó, bạn có thể thấy Amazon Rekognition như một công cụ quan trọng để tích hợp các chức năng khám phá và tìm kiếm trực quan mạnh mẽ vào một ứng dụng.

Amazon Elastic Inference cũng là một trong những mục đáng gờm trong số các công cụ học máy AWS. Nó giúp gắn liền khả năng tăng tốc dựa trên GPU chi phí thấp với các phiên bản Amazon SageMaker và EC2 để giảm gần 75% chi phí trong việc chạy suy luận học sâu.

Amazon Elastic Inference giải quyết các vấn đề về sự thiếu hiệu quả của tài nguyên trong tính toán GPU bằng cách tấn công đúng lượng tăng tốc suy luận dựa trên GPU vào các loại phiên bản EC2 hoặc SageMaker mà không cần sửa đổi mã. Người dùng có thể chọn kiểu phiên bản hoàn toàn phù hợp với yêu cầu CPU và bộ nhớ tổng thể của một ứng dụng. Bạn cũng có thể định cấu hình số lượng tăng tốc suy luận để sử dụng hiệu quả tài nguyên và giảm chi phí chạy suy luận.

Amazon Translate là một trong những công cụ máy học AWS hiệu quả với tiềm năng tối đa của máy học cho người dùng. Nó là một thiết bị dịch máy thần kinh để dịch ngôn ngữ nhanh hơn, giá cả phải chăng và có độ chính xác cao. Amazon Dịch giúp bản địa hóa nội dung như ứng dụng và trang web cho người dùng quốc tế. Các chức năng chính của nó được thể hiện rõ trong việc dịch một lượng lớn văn bản dễ dàng hơn với sự đảm bảo tính hiệu quả.

Kết luận

Một lưu ý kết luận, không thể tránh khỏi việc lưu ý rằng việc trình bày tất cả các công cụ học máy AWS trong một cuộc thảo luận hạn chế là khá khó. Có nhiều công cụ học máy đáng chú ý khác như Amazon Forecast, Amazon DeepRacer, Amazon Personalize, Amazon DeepLens, Amazon Transcribe, TensorFlow trên AWS và những công cụ khác. Tất cả các công cụ đều có các chức năng cụ thể giúp đơn giản hóa công việc của các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu.

Các công cụ học máy cung cấp các khuôn khổ phức tạp để phân tích dữ liệu cùng với các công cụ đáng tin cậy cho các nhà phát triển để thêm các chức năng ứng dụng. Điều thú vị là Amazon tiếp tục bổ sung các công cụ và dịch vụ máy học mới thường xuyên cùng với việc giới thiệu các tính năng mới trong các giải pháp hiện có.

Tìm hiểu thêm về các công cụ học máy của AWS và xác thực kiến ​​thức chuyên môn của bạn bằng bài kiểm tra chứng nhận Chuyên ngành học máy của AWS. Đăng ký các khóa đào tạo Chuyên môn về Machine Learning AWS này và thử các bài kiểm tra thực hành để mang lại lợi thế mới cho việc chuẩn bị của bạn.

Trả lời

Điền thông tin vào ô dưới đây hoặc nhấn vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )

Connecting to %s