Вот уже 20 лет компания Amazon активно инвестирует в сферу искусственного интеллекта. Многие из функциональных возможностей, которыми сегодня пользуются наши клиенты, стали результатом применения технологий машинного обучения. Сегодня на базе технологий машинного обучения работает сервис рекомендаций на сайте Amazon.com, они же помогают выбирать оптимальные маршруты автоматического перемещения в наших центрах обработки и выполнения заказов. Наша цепочка поставок и системы прогнозирования и распределения ресурсов также используют в работе данные, полученные с помощью алгоритмов машинного обучения. Технологии понимания естественного языка и автоматического распознавания речи на базе глубокого обучения легли в основу сервиса Alexa. На базе глубокого обучения построена новая инициатива компании с использованием дронов, Prime Air, а также технология с применением машинного зрения в новых точках розничной торговли, Amazon Go. В компании Amazon работают тысячи инженеров, увлеченных технологиями машинного обучения и глубокого обучения, и это важная часть наших активов.
Платформа AWS ставит перед собой задачу поделиться этими знаниями и возможностями с пользователями, предлагая им в распоряжение три уровня стека AI: среды и инфраструктуру с такими инструментами, как Apache MXNet и TensorFlow, сервисы, работающие через API, что позволяет добавлять интеллектуальные технологии в приложения, и платформы машинного обучения для специалистов по работе с данными.
Существует много способов создания интеллектуальных приложений и немало инструментов, которые можно для этого использовать. AWS поддерживает все основные платформы глубокого обучения, обеспечивая для разработчиков и специалистов по работе с данными максимально открытую и гибкую среду.
Для быстрого начала работы мы создали образ AWS Deep Learning AMI (доступны варианты для Amazon Linux и Ubuntu). Он позволяет создавать управляемые кластеры GPU с возможностью автоматического масштабирования для выполнения обучения и получения выводов в любом масштабе. Образ включает предварительно установленное ПО Apache MXNet, TensorFlow, Caffe2 (и Caffe), Theano, Torch, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras, а также большинство основных инструментов глубокого обучения и необходимых драйверов.
TensorFlow™ – это программная библиотека с открытым кодом для численных расчетов, использующих графы потока данных. Узлы графа представляют собой математические операции, а ребра – многомерные массивы данных (тензоры), передающиеся между узлами.
В облаке AWS в настоящее время работает больше моделей TensorFlow, чем где бы то ни было, в том числе рабочие приложения таких компаний, как Pinterest, UCLA, OpenAI, Expedia и Claire.ai с использованием TensorFlow.
Производительность Apache MXNet может масштабироваться с максимальной эффективностью, поэтому платформа идеально подходит для запуска приложений в облаке, на устройствах IoT и в периферийных местоположениях.
Университет Карнеги-Меллон, компании Nvidia, Clarie.ai и Wolfram используют Apache MXNet для расширения своих возможностей применения технологий AI.
Инстансы Amazon EC2 P2 позволяют задействовать для ускорения вычислений мощные графические процессоры Nvidia вместо обычных процессоров, чтобы во много раз сократить время на обучение новых моделей. По завершении обучения инстансы Amazon EC2 C4 с оптимизацией для вычислений и инстансы общего назначения М4, как и инстансы на базе графических процессоров, идеально подойдут для обслуживания логических выводов обученной модели.
Кроме того, для специальных приложений с особыми требованиями к технологиям машинного обучения доступны программируемые логические интегральные схемы (FPGA). Такие приложения можно запускать на инстансах F1 с повышенной гибкостью и производительностью.
Сервисы AI обеспечивают разработчикам возможность добавлять в приложения интеллектуальные функции не за счет разработки и обучения собственных моделей, а посредством вызовов API в адрес предварительно обученных сервисов.
Amazon Lex использует ту же технологию, что и Amazon Alexa, и предоставляет расширенные возможности автоматического распознавания речи (ASR) и понимания естественного языка (NLU). Сервис позволяет создавать приложения с использованием живого диалогового взаимодействия (обычно называемые чат-ботами).
Amazon Polly – сервис, преобразующий текст в естественную речь. Сервис Amazon Polly позволяет создавать приложения, которые говорят более чем на двух десятках языков с использованием большого разнообразия естественно звучащих мужских и женских голосов. Это дает возможность разрабатывать принципиально новые категории продуктов с поддержкой речевых интерфейсов.
Сервис Amazon Rekognition позволяет легко внедрять в приложения анализ изображений. Он создан на основе технологии, которая используется в Amazon Prime Photos для ежедневного анализа миллиардов изображений. Rekognition позволяет распознавать объекты, сцены и лица на изображениях, а также находить и сравнивать лица на разных изображениях.
Для разработчиков и специалистов по работе с данными, которые хотят посвятить себя созданию новых моделей, доступны платформенные сервисы AI, готовые взять на себя однообразную работу по развертыванию инфраструктуры для обучения и хостинга, а также управлению таковой.
Amazon Machine Learning предоставляет инструменты визуализации и специальные мастеры, которые помогут вам в создании моделей машинного обучения (ML) без необходимости изучать сложные алгоритмы и технологии.
Apache Spark в Amazon EMR содержит библиотеку масштабируемых алгоритмов машинного обучения MLlib, а также позволяет использовать собственные библиотеки. Сохраняя наборы данных в памяти, Spark может обеспечить приложениям машинного обучения отличную производительность.
