AWS Üzerinde Machine Learning
Makine öğrenimi, her geliştirici ve veri bilimcinin ellerinde
Amazon olarak 20 yılı aşkın bir süredir yapay zekaya büyük çapta yatırım yapmaktayız. Dahili sistemlerimizin birçoğu makine öğrenimi (ML) algoritmaları ile çalışmaktadır. Makine öğrenimi, müşterilerimizin deneyimlediği işlevlerin çekirdeğini de oluşturmaktadır.Tedarik merkezlerimizdeki rota iyileştirmeleri, Amazon.com'un öneri moturu, Alexa destekli Echo, insansız hava aracı girişimimiz Prime Air ve yeni perakende satış deneyimimiz Amazon GO gibi uygulamalar örnek olarak gösterilebilir. Bu ise sadece bir başlangıçtır. Misyonumuz, öğrendiklerimizi ve ML yeteneklerimizi yönetilen hizmetler olarak paylaşmak ve tüm geliştirici ve veri bilimcilerin kullanımına sunmaktır.
Neden AWS'de makine öğrenimi?
Herkes İçin Makine Öğrenimi
API destekli ML hizmetleri
Geniş kapsamlı altyapı desteği
Veri işleme seçeneklerinin kapsam genişliği
Kapsamlı platform entegrasyonları
Kapsamlı matematiksel analiz
Güvenli
Kullandıkça öde
Modelleri, hızlı bir şekilde eğitin ve dağıtımını yapın
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker, yüksek performanslı makine öğrenimi algoritmaları, geniş altyapı desteği, tek-tık eğitimleri, ayarlama ve çıkarım özellikleriyle geliştiricilerin makine öğrenimi modellerini hızla ve kolayca oluşturmalarını, eğitmelerini ve dağıtmalarını sağlar. Amazon SageMaker, modüler algoritmaya sahiptir. Böylelikle, mevcut makine öğrenimi iş akışlarınızda özelliklerinin tümünü veya yalnızca istediğiniz kadarını kullanabilirsiniz.
AWS DeepLens ile uygulamalı çalışın
AWS DeepLens, dünyanın geliştiricilere yönelik ilk Deep Learning özellikli video kamerasıdır. Amazon SageMaker ve diğer birçok AWS hizmetiyle entegredir. Aynı zamanda deep learning ile hızla ve kolayca ayağa kalıp çalışmanızı sağlar.
Öğrenmek için yeni bir yol
AWS DeepLens, örnek projeler ve uygulamalı örnekler sayesinde beceri düzeyi ne olursa olsun tüm geliştiricilerin 10 dakika içinde deep learning'e başlamalarına olanak verir.
Tümüyle programlanabilir
AWS Lambda ile AWS DeepLens'i özelleştirmek ve programlamak kolaydır. DeepLens üzerindeki modeller, hızlı denemeler için AWS Lambda fonksiyonunun bir parçası olarak da çalışır.
Deep Learning için özel donanım
AWS DeepLens, özel üretilmiş, yerinde işleme özelliğiyle karmaşık modeller üzerinde gerçek zamanlı olarak deep learning çıkarımlarını çalıştırabilen yüksek çözünürlüklü fiziksel bir kablosuz kameradır.
Deep Learning için özel üretim
Kullanıma hazır sunulan DeepLens, Apache MXNet'in en uygun sürümü önceden yüklenmiş olarak gelirCihaz üzerinde TensorFlow ve Caffe2 dahil tüm derin öğrenim altyapılarını alıştırabilirsiniz.
API destekli hizmetlerle her uygulamaya zeka özelliği eklenebilir
Akıllı hizmetlerimiz, tekerleği yeniden keşfetmeye (kendi modellerinizi geliştirmenize ve eğitmenize) gerek kalmadan, önceden eğitilmiş hizmetlere yönelik bir API çağrısı ile uygulamalarınıza zeka özelliği ekleme olanağı sunar.
Görüntü İşleme Hizmetleri
Etkileşimli sohbet robotları
Dil Hizmetleri
Herhangi bir altyapı ile sofistike modeller geliştirin
AWS, veri bilimcilerine ve geliştiricilere en açık ve en esnek ortamı sunmak üzere önde gelen tüm derin öğrenim altyapılarını destekler.
Amazon Deep Learning AMI'ları
AWS Deep Learning AMI'ları, bulut üzerinde Deep Learning’i hızlandıracak altyapı ve araçlar sunar. AMI'lara karmaşık , özel AI modellerini eğitmek üzere şunlar önceden yüklenmiştir: Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon ve Keras . Deep Learning AMI'ları otomatik ölçeklenebilen, yönetilen hizmet olarak sunulan GPU kümeleri oluşturmanızı sağlar. Aynı zamanda genel amaçlı veya yüksek işlem kapasiteli CPU sunucuları ile büyük ölçekli makine öğrenimi modelleri eğitilebilir, eğitilmiş modeller çalıştırılabilir.
AWS ve Microsoft tarafından geliştirilen Gluon, makine öğrenimi modelleri tanımlamak için oluşturulmuş bir uygulama programlama arayüzüdür (API). Gluon ile hazır, optimize edilmiş yapay sinir ağı (neural network) bileşenleri kullanılarak makine öğrenimi modelleri hazırlanabilir. Makine öğrenimi konusunda yeni olan geliştiriciler, makine öğrenimi modelleri tıpkı diğer veri yapıları gibi değiştirilebildiğinden bu arayüzü geleneksel koda daha yakın bulacaktır. Daha deneyimli veri bilimcileri ve araştırmacılar, hızlı prototip oluşturabilecekler ve dinamik yapay sinir ağı grafiklerini tümüyle yeni model mimarileri için kullanabileceklerdir. Bu özellikler kullanılırken model eğitme hızından feragat edilmeyecektir.
Gluon, şu anda Apache MXNet içinde mevcut olduğu gibi yakında yayınlanacak Microsoft Cognitive Toolkit sürümünde ve zaman içinde diğer altyapılarda kullanılabilir olacaktır.
Herhangi bir senaryoda, o senaryoya uygun doğru hesaplamadan yararlanın
Makine öğrenimi, yoğun işlem gerektiren Deep Learning GPU'lar, donanım hızlandırma konusunda uzmanlaşmış FPGA'lar ve çıkarım işlerinde çalışacak yüksek bellekli bulut sunucuları gibi geniş bir aralıkta güçlü hesaplama ve bilgi işleme seçenekleri gerektirir. Amazon EC2, farklı makine öğrenimi kullanım senaryoları için optimize edilmiş çok sayıda bulut sunucusu seçeneği sunar. İster makine öğrenimi modelleri eğitin, ister eğitimli modellerde anlam çıkarımı gerçekleştirin; farklı kombinasyonlarda işlemci, bellek, depolama ve ağ kapasitesi kaynaklarına sahip bulut sunucu türlerini esnek bir şekilde oluşturabilirsiniz.
GPU Bulut Sunucuları
P3 bulut sunucuları, önceki nesil EC2 GPU bulut sunucularına göre 14 kat daha yüksek performans sunar. P3 sunucuları 8 adet NVIDIA Tesla V100 GPU ile aşağıdaki floating point işlem performansını sağlar: • Mixed-precision: 1 Petaflop’a kadar • Single-precision: 125 Teraflop • Double-precision: 62 Teraflop
Güçlü Hesaplama ve İşleme
C5 bulut sunucular, 3.0 GHz Intel Xeon Ölçeklenebilir işlemcilerle güçlendirilmiştir. Tek bir çekirdeğin, Intel Turbo Boost Technology kullanarak 3.5 GHz'e ulaşan hızlarda çalışmasını sağlarlar. C5 bulut sunucuları, C4 bulut sunucularıyla kıyaslandığında daha yüksek bellek/vCPU oranına sahiptir. Fiyat/performans açısından %25 oranında iyileşme sağlarlar. Ayrıca çok kaynak tüketen çıkarım uygulamaları için de idealdir.
FPGAs On Demand
Amazon EC2 F1 bulut sunucusu makine öğrenimi uygulamalarınız için donanım seviyesinde hızlandırma sağlamak için programlanabilir. Amazon EC2 F1 bulut sunucuları, sahip oldukları field programmable gate array (FPGA) donanımları sayesinde programlanabilir. F1 bulut sunucularını programlamak kolaydır ve donanım hızlandırma kodunuzu geliştirmek, hatalarını ayıklamak ve derlemek için gerek duyduğunuz her şeyle birlikte gelir. Tasarımlarınızı, tekrar tekrar ve istediğiniz sayıda F1 bulut sunucusu üzerinde yeniden kullanabilirsiniz.
Büyük veri platformlarının en eksiksiz olanı üzerinde yükselin
Başarılı bir şekilde makine öğrenimi işlemleri yapmak için, makine öğrenimi yeteneklerine sahip olmanız yetmez. Aynı zamanda doğru veri depolamaya, güvenliğe ve birlikte çalışacak analitik hizmetlerine de gereksiniminiz vardır.
Data Lake hizmetleri
Amazon S3
Amazon S3, her yerden her boyutta veri almak ve depolamak için oluşturulan bir object-storage servisidir. % 99.999999999 dayanıklılık için tasarlanmıştır ve farklı sektörlerdeki pazar liderleri tarafından kullanılan milyonlarca uygulamanın verisini depolar. S3, en katı regülasyon gereksinimlerini dahi karşılayan kapsamlı güvenlik ve mevzuat uyumluluğu yetenekleri sunar. Amazon S3, en büyük ISV çözümleri ve sistem entegratörü çözüm ortaklarının oluşturduğu ekosistemle birlikte en fazla desteklenen platformdur.
AWS Glue
AWS Glue, ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) işleri yapan yönetilen bir hizmettir. Müşterilerin verilerini analiz için hazırlamalarını ve yüklemelerini kolaylaştırır. ETL işlerini AWS Management Console içinde birkaç tıklama ile oluşturabilir ve çalıştırabilirsiniz. AWS Glue'yu AWS'de depoladığınız verilerinize yönlendirmeniz yeterlidir. AWS Glue verilerinizi bulur ve ilişkili meta verileri AWS Glue Data Catalog'da depolar. Kataloga alına verileriniz derhal aranabilir, sorgulanabilir ve ETL için kullanılabilir hale gelir.
Analitik hizmetleri
Amazon Athena
Amazon Athena, Amazon S3'te standart SQL kullanarak veri analizi yapmanızı kolaylaştıran etkileşimli bir sorgu sistemidir. Athena sunucu olmadığı için yönetilmesi gereken bir altyapı bulunmaz ve sadece çalıştırdığınız sorgular için ödeme yaparsınız.
Amazon EMR
AWS EMR, dinamik olarak ölçeklenebilir kümeler üzerinde yapılandırılmamış büyük miktarlarda veriyi Apache Spark, Presto, Hive ve Pig gibi popüler altyapılar kullanarak hızla işlemenize olanak verir.
Amazon Redshift
Amazon Redshift, hızlı ve uçtan uca yönetilen bir veri ambarıdır. Petabayt ölçeğinde verileri standart SQL'i ve mevcut İş Zekası (BI) araçlarınızı kullanarak analiz etmenizi basitleştirir, analizleri uygun maliyetli hale getirir.
Amazon Redshift Spectrum
Redshift Spectrum, Amazon S3'teki ekzabaytlık verilere yönelik Amazon Redshift SQL sorguları çalıştırmanızı sağlar. Bu sayede, Amazon Redshift'in analitik gücünü, Amazon S3 "Data Lake"inizdeki yapılandırılmamış büyük miktardaki veriyi sorgulayacak ölçüde artırmış olur.
ML Programları
Amazon, makine öğrenimi yeteneklerini tüm geliştiricilerin, veri bilimcilerinin ve araştırmacıların kullanımına sunmayı hedeflememektedir. Bu hedefin bir parçası olarak, makine öğrenimi tabanlı çözümler oluşturmayı destekleyen programlar sunmaktan gurur duymaktadır.
Amazon ML Çözümleri Lab'ı
Amazon ML Çözümleri Lab'ı, verilerin hazırlanması, modeller oluşturulması, modellerin eğitilmesi ve üretime alınması amacıyla, ekibinizi ve Amazon makine öğrenimi uzmanlarını bir araya getirir. Makine öğrenimi tabanlı çözümler geliştirme sürecinde, işletmenizin karşılaştığı zorluklardan yola çıkarak adım adım ilerlemenize yardımcı olmak için uygulamalı eğitim atölyeleri, beyin fırtınası oturumları ve danışmanlık hizmeti veren profesyonel hizmetler bir araya gelebilir. Programın sonunda, süreç boyunca ML ile ilgili öğrendiklerinizi alıp organizasyonunuzdaki olası iş fırsatlarına uygulayabilirsiniz.
Amazon ML Araştırma Bursları
AWS Machine Learning Research Awards (AWS Makine Öğrenimi Araştırma Ödülleri) programı, üniversitelerin makine öğrenimi (ML) alanında özgün araştırmalar yapan bölümlerine, öğretim görevlilerine, doktora öğrencilerine ve doktora sonrası çalışmalara maddi kaynak sağlar.
Amacımız yaratıcı algoritmaların, yayınların ve kaynak kodlarının çeşitli ML uygulamaları ve odak alanları üzerindeki gelişimini hızlandırmaktır. Seçilen projelere, belirli bir sınırı olmayan nakit para hediyeleri ve bulut hizmetlerimizin herhangi birisi için kullanılabilecek AWS kredileri verilir. Alıcılar ayrıca eğitim kaynaklarından yararlanabilir ve Seattle'daki merkezimizde düzenlenen yıllık araştırma seminerlerine katılabilir.
AWS platformu üzerinde makine öğrenimi entegrasyonu
AWS'de makine öğrenimi, ML uygulamaları oluşturmak için özellikle tasarlanan hizmetlerin çok ötesine geçer. Platform üzerindeki birçok hizmet, size sundukları işlevselliği geliştirmek için makine öğreniminden yararlanır.
Amazon Connect
Bulutta bir çağrı merkezi olan Amazon Connect, gelen müşteri destek çağrılarını proaktif şekilde çözümleyip otomatik olarak yönlendirebilen ve sohbet robotları olarak adlandırılan etkileşimli ses ajanları oluşturmak üzere Amazon Lex ile bütünleştirilmiştir.
Amazon Macie
Amazon Macie, AWS'deki hassas verileri otomatik olarak keşfetmek, sınıflandırmak ve korumak için makine öğrenimi kullanan bir güvenlik hizmetidir. Macie, yetkisiz erişim ya da yanlışlıkla oluşan veri sızıntılarının azaltılması için, söz konusu verilere nasıl erişildiğini ve bu verilerin nasıl taşındığını görmenize yarayacak panolar ve uyarılar sunar.
AWS'de makine öğrenimini Kullanmaya Başlayın