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 motoru, Alexa destekli Echo, insansız hava aracı girişimimiz Prime Air ve yeni perakende satış deneyimimiz Amazon Go gibi uygulamalar örnek olarak gösterilebilir. Bu sadece bir başlangıç. Misyonumuz, öğrendiklerimizi ve ML olanaklarımızı tamamen yönetilen hizmetler olarak paylaşmak ve bunlara tüm geliştiricilerin ve veri bilimcilerinin ulaşabilmesini sağlamaktır.
Neden AWS'de makine öğrenimi?
Herkes İçin Makine Öğrenimi
API destekli ML hizmetleri
Geniş kapsamlı framework desteği
Geniş işlem seçenekleri
Kapsamlı platform entegrasyonları
Kapsamlı analitik
Güvenli
Kullandıkça öde
Modelleri hızla eğitin ve dağıtın
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'i uygulamalı olarak öğrenin
AWS DeepLens, dünyanın ilk geliştiricilere yönelik derin öğrenim özellikli video kamerasıdır. Amazon SageMaker ve birçok diğer AWS hizmetiyle entegre olması sayesinde derin öğrenimi hızla ve kolayca kullanmaya başlamanıza olanak tanır.
Öğrenmenin yeni bir yolu
AWS DeepLens, örnek projeler ve pratik uygulamaları örnekler sayesinde tüm beceri düzeylerindeki geliştiricilerin 10 dakikadan kısa bir süre içinde derin öğrenim ile çalışmaya başlamasını sağlar.
Tümüyle programlanabilir
AWS DeepLens, AWS Lambda kullanılarak kolayca özelleştirilebilir ve programlanabilir. Üstelik hızlı deney yapma olanağı sunmak için DeepLens'teki modeller, AWS Lambda işlevinin bir parçası olarak da çalışır.
Derin öğrenim için özel donanım
Yüksek çözünürlüklü fiziksel bir kablosuz kamera olan AWS DeepLens, sofistike modeller üzerinde gerçek zamanlı olarak derin öğrenim işlemleri gerçekleştirebilen özel olarak tasarlanmış ve yerleşik işlem olanaklarına sahiptir.
Derin öğrenim için özel üretim
DeepLens, optimize edilmiş bir Apache MXNet sürümü yüklü halde gelir. Cihaz üzerinde TensorFlow ve Caffe2 dahil tüm derin öğrenim altyapılarını alıştırabilirsiniz.
API temelli hizmetler tüm uygulamalara zeka olanakları sunar
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 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'leri
AWS Deep Learning AMI'leri, bulutta derin öğrenimi hızlandırmak için gereken altyapıyı ve araçları sunar. Sofistike özel AI modelleri eğitmeyi sağlayan AMI'ler Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon ve Keras ile önceden yüklü olarak gelir. 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. Eğitim hızından ödün vermeden tamamen yeni model mimarileri için hızla prototip oluşturma ve dinamik sinir ağ graflarını kullanma olanakları, alanında yetkin veri bilimcileri ve araştırmacıları için faydalı olacaktır.
Gluon, şu anda Apache MXNet içinde mevcut olduğu gibi yakında yayınlanacak Microsoft Cognitive Toolkit sürümünde ve zaman içinde diğer altyapılarda kullanılabilir olacaktır.
Tüm kullanım örnekleri için uygun işlemi kullanın
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 Amazon EC2 GPU işlem bulut sunucularına kıyasla 14 kata kadar daha iyi performans sağlar. 8 adede kadar NVIDIA Tesla V100 GPU sayesinde P3 bulut sunucuları, bir petaflop'a kadar karma duyarlıklı, 125 teraflop tek duyarlıklı ve 62 teraflop çift duyarlıklı kayan nokta performansı sağlar.
Güçlü İşlem
3,0 GHz Intel Xeon Ölçeklenebilir işlemcilerle güçlendirilen C5 bulut sunucuları, Intel Turbo Boost Technology sayesinde tek bir çekirdeğin 3,5 GHz'e kadar çalışmasını sağlar. C4 bulut sunucularına kıyasla daha yüksek bellek/vCPU oranı sunan ve fiyat/performans oranını %25 geliştiren C5 bulut sunucuları, yoğun çıkarım uygulamaları için idealdir.
İsteğe Bağlı FPGA'lar
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 sunucuları kolayca programlanabilir ve donanım hızlandırma kodunuzu geliştirmek, simüle etmek, hataları ayıklamak ve derlemek için gereken her şeyi sunar. Tasarımlarınızı istediğiniz kadar ve dilediğiniz sayıda F1 bulut sunucusu üzerinde tekrar kullanabilirsiniz.
Büyük veri için en eksiksiz platformdaki mevcut kaynaklardan yararlanarak oluşturun
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 oluşturulmuş bir object storage hizmetidir. %99,999999999 dayanıklılık için tasarlanmıştır ve farklı sektörlerdeki pazar liderleri tarafından kullanılan milyonlarca uygulamaya ait verileri 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 tam olarak yönetilen bir hizmettir. Müşterilerin verilerini analitik 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. Veriliniz kataloğa eklenir eklenmez 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 sunucusuz olduğundan yönetilmesi gereken bir altyapı yoktur ve yalnızca 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 tümüyle yönetilen bir veri ambarıdır. Petabayt ölçeğindeki verileri standart SQL ve mevcut Business Intelligence (BI) araçlarınızı kullanarak analiz etmenizi basitleştirir ve 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, bu süreçte öğrendiklerinizi iş fırsatlarına ML uygulamak için kuruluşunuzun başka yerlerinde kullanabileceksiniz.
Amazon ML Araştırma Hibeleri
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, geniş bir yelpazedeki ML uygulamaları ve odak konuları genelinde yenilikçi algoritmaların, yayınların ve kaynak kodlarının geliştirilmesini hızlandırmaktır. Seçilen projeler, tüm bulut hizmetlerimizde kullanılmak üzere sınırsız nakit ödülleri ve AWS kredileri alacaktır. Bu hibeleri alanlar ayrıca eğitim kaynaklarımızdan faydalanabilecek ve Seattle'daki merkezimizde yılda bir kez düzenlenen araştırma seminerine katılma fırsatı elde edecektir.
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
Bulut üzerinde bir çağrı merkezi olan Amazon Connect, gelen müşteri desteği çağrılarını otomatik olarak çözümleyip yönlendirebilen etkileşimli sesli aracılar ve çağrı sohbet botları oluşturmak için Amazon Lex ile entegre edilmiştir.
Amazon Macie
Amazon Macie, AWS'deki hassas verileri otomatik olarak keşfetmek, sınıflandırmak ve korumak için makine öğrenimi kullanan bir güvenlik hizmetidir. Macie, yetkisiz erişimleri veya kasıtsız veri sızmalarını azaltmak için bu verilerin nasıl erişildiğini ve taşındığını gösteren panolar ve uyarılar sunar.
AWS'de makine öğrenimini Kullanmaya Başlayın