Machine Learning na AWS
Machine Learning nas mãos de todos os desenvolvedores e cientistas de dados
Na Amazon, fazemos grandes investimentos em inteligência artificial há mais de 20 anos. Algoritmos de Machine Learning (ML) controlam muitos dos nossos sistemas internos. Além disso, esses algoritmos são essenciais para os recursos experimentados pelos nossos clientes, da otimização de caminhos em nossos centros de atendimento e do mecanismo de recomendações do Amazon.com até o Echo baseado no Alexa, a nossa iniciativa de drones Prime Air e a nossa nova experiência de varejo Amazon Go. Isso é apenas o começo. Nossa missão é compartilhar o nosso aprendizado e os nossos recursos de ML como serviços gerenciados e disponibilizá-los para todos os desenvolvedores e cientistas de dados.
Por que usar o Machine Learning na AWS?
Machine Learning para todos
Serviços de Machine Learning voltados a APIs
Amplo suporte a estruturas
Abrangência de opções de computação
Integrações estreitas com a plataforma
Análises abrangentes
Seguro
Pagamento conforme o uso
Treine e implante rapidamente modelos
Amazon SageMaker
O Amazon SageMaker permite que cientistas de dados e desenvolvedores criem, treinem e implantem de forma rápida e fácil modelos de Machine Learning com algoritmos de Machine Learning de alta performance, amplo suporte a estruturas e treinamento, ajustes e inferência com apenas um clique. O Amazon SageMaker tem uma arquitetura modular, o que permite que você use qualquer ou todos os recursos em fluxos de trabalho existentes de Machine Learning.
Obtenha experiência prática com o AWS DeepLens
O AWS DeepLens é a primeira câmera de vídeo do mundo com recursos de aprendizado profundo para desenvolvedores. Integrado ao Amazon SageMaker e a muitos outros serviços da AWS, o AWS DeepLens permite começar a usar aprendizado profundo com rapidez e facilidade.
Uma nova maneira de aprender
O AWS DeepLens permite que desenvolvedores de todos os níveis de habilidade comecem a usar o aprendizado profundo em menos de 10 minutos por meio de projetos com exemplos práticos.
Totalmente programável
Usando o AWS Lambda, é fácil personalizar e programar o AWS DeepLens. Os modelos do DeepLens executam até mesmo como parte de funções do AWS Lambda para agilizar a experimentação.
Hardware personalizado para o aprendizado profundo
O AWS DeepLens é uma câmera de vídeo sem fio de alta definição com recursos de computação integrados e personalizados capazes de executar inferência de aprendizado profundo em modelos sofisticados em tempo real.
Criado especificamente para o aprendizado profundo
O DeepLens é fornecido com uma versão otimizada do Apache MXNet pré-instalada. Você pode executar qualquer estrutura de aprendizado profundo no dispositivo, incluindo TensorFlow e Caffe2.
Os serviços baseados em API disponibilizam inteligência para todos os aplicativos
Nossos serviços inteligentes permitem que os desenvolvedores adicionem inteligência aos aplicativos por meio de uma chamada de API a serviços pré-treinados, em vez de reinventar a roda desenvolvendo e treinando seus próprios modelos.
Serviços de visão
Chatbots conversacionais
Serviços de idiomas
Desenvolva sistemas sofisticados com qualquer estrutura
A AWS oferece suporte a todas as principais estruturas de aprendizado profundo para proporcionar a cientistas de dados e desenvolvedores os ambientes mais abertos e flexíveis.
AMIs do Amazon Deep Learning
As AMIs do AWS Deep Learning oferecem a você a infraestrutura e as ferramentas para acelerar o aprendizado profundo na nuvem. As AMIs são fornecidas com Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, the Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon e Keras para treinar modelos de IA sofisticados e personalizados. As AMIs do Deep Learning permitem criar clusters gerenciados de GPUs com escalabilidade automática para uso em treinamento em grande escala ou execução de inferência em modelos treinados com instâncias de CPU otimizadas para computação ou de uso geral.
Desenvolvido pela AWS e pela Microsoft, o Gluon oferece uma API clara e sucinta para definir modelos de Machine Learning usando uma coleção de componentes de redes neurais pré-definidos e otimizados. Os desenvolvedores com pouca experiência em Machine Learning considerarão essa interface mais parecida com código tradicional, pois os modelos de Machine Learning podem ser definidos e manipulados como qualquer outra estrutura de dados. Cientistas de dados e pesquisadores mais experientes gostarão da capacidade de criar protótipos com rapidez e utilizar gráficos dinâmicos de redes neurais para arquiteturas de modelos totalmente novos, sem sacrificar a velocidade de treinamento.
O Gluon já está disponível no Apache MXNet e será disponibilizado em uma próxima versão do Microsoft Cognitive Toolkit e em outras estruturas ao longo do tempo.
Use a computação certa para cada caso de uso
O Machine Learning exige um amplo conjunto de opções de computação poderosas, de GPUs para Machine Learning com uso intenso de computação a FPGAs para aceleração de hardware especializada e instâncias com mais memória para execução de inferência. O Amazon EC2 oferece uma ampla seleção de tipos de instâncias otimizadas para se adequarem a casos de uso de Machine Learning. Os tipos de instância consistem em diversas combinações de recursos de CPU, memória, armazenamento e redes e oferecem a flexibilidade de escolher a composição adequada de recursos para treinamento de modelos ou execução de inferência em modelos treinados.
Instâncias de GPU
As instâncias P3 oferecem performance até 14 vezes maior que as instâncias da geração anterior de instâncias de computação de GPU do Amazon EC2. Com até oito GPUs NVIDIA Tesla V100, as instâncias P3 oferecem performance de ponto flutuante de até um petaflop de precisão mista, 125 teraflops de precisão simples e 62 teraflops de precisão dupla.
Computação avançada
As instâncias C5 usam processadores Intel Xeon Scalable de 3,0 GHz e permitem que um único núcleo execute com até 3,5 GHz usando a Intel Turbo Boost Technology. As instâncias C5 oferecem uma relação memória/vCPU maior, proporcionam uma melhoria de 25% em preço/performance em comparação com as instâncias C4 e são ideais para aplicativos de inferência exigentes.
FPGAs sob demanda
A Instância F1 do Amazon EC2 é uma instância de computação com Field Programmable Gate Arrays (FPGAs – Matrizes de portas programáveis em campo) que podem ser programadas para criar acelerações de hardware personalizadas para aplicativos de Machine Learning. As instâncias F1 são fáceis de programar e são fornecidas com tudo de que você precisa para desenvolver, simular, depurar e compilar código de aceleração de hardware. Não há limite para o número de vezes que um projeto pode ser utilizado nem para o número de instâncias F1 que podem utilizá-lo.
Crie com base na mais completa plataforma de big data
Para executar Machine Learning de forma bem-sucedida, além de recursos de Machine Learning, você precisa que os serviços certos de datastore, segurança e análises funcionem em conjunto.
Serviços de data lake
Amazon S3
O Amazon S3 é um armazenamento de objetos para armazenar e recuperar qualquer quantidade de dados de qualquer local. O serviço foi projetado para oferecer resiliência de 99,999999999% e armazena dados para milhões de aplicativos usados por líderes de mercado em todos os setores. O S3 oferece recursos abrangentes de segurança e conformidade que cumprem até os requisitos normativos mais rigorosos. O Amazon S3 é a plataforma de armazenamento com o maior suporte disponível e conta com o maior ecossistema de soluções de provedores independentes de software (ISVs) e parceiros integradores de sistemas.
AWS Glue
O AWS Glue é um serviço de extração, transformação e carga (ETL) gerenciado que facilita a preparação e a carga de dados para análises pelos clientes. Você pode criar e executar um trabalho de ETL com apenas alguns cliques no Console de Gerenciamento da AWS. Basta indicar ao AWS Glue os dados armazenados na AWS que ele os descobre e armazena os metadados associados no catálogo de dados do AWS Glue. Uma vez catalogados, os dados são disponibilizados imediatamente para pesquisas, consultas e ETL.
Serviços de análises
Amazon Athena
O Amazon Athena é um serviço de consultas interativas que facilita a análise de dados no Amazon S3 usando SQL padrão. O Athena não tem servidor, portanto, não há infraestrutura para gerenciar e você paga apenas pelas consultas que você executa.
Amazon EMR
O AWS EMR permite processar rapidamente grandes quantidades de dados não estruturados em clusters dinamicamente escaláveis usando estruturas populares como Apache Spark, Presto, Hive e Pig.
Amazon Redshift
O Amazon Redshift é um data warehouse gerenciado rápido que oferece análises de dados em escala de petabytes com simplicidade e economia usando ferramentas SQL padrão e as ferramentas de Business Intelligence (BI – Inteligência de negócios) que você já tem.
Amazon Redshift Spectrum
Com o Redshift Spectrum, você pode executar consultas do Amazon Redshift SQL em exabytes de dados no Amazon S3. Assim, você estende os recursos analíticos do Amazon Redshift para consultar grandes quantidades de dados não estruturados em um data lake do Amazon S3.
Programas de Machine Learning
Como parte do compromisso da Amazon com a disponibilização de recursos de Machine Learning nas mãos de cada desenvolvedor, cientista de dados e pesquisador, a Amazon se orgulha em oferecer programas que promovem a criação de soluções baseadas em Machine Learning.
Laboratório de soluções do Amazon ML
O laboratório de soluções do Amazon ML junta a sua equipe com especialistas de Machine Learning da Amazon para preparar dados, criar e treinar modelos e colocar modelos em produção. O laboratório combina workshops educacionais práticos com sessões de brainstorming e serviços profissionais de consultoria para ajudar você a “trabalhar ao contrário”, partindo dos desafios empresariais e avançando passo a passo pelo processo de desenvolvimento de soluções baseadas em Machine Learning. Ao final do programa, você poderá usar o que aprendeu durante o processo em sua organização para aplicar Machine Learning a oportunidades de negócios.
Bolsas de pesquisa do Amazon ML
O programa AWS Machine Learning Research Awards financia departamentos universitários, corpo docente e alunos de PhD e pós-doutorado que realizam pesquisas inovadoras em Machine Learning (ML).
Nossa meta é acelerar o desenvolvimento de algoritmos, publicações e código-fonte inovadores em uma grande variedade de aplicativos e áreas de foco de Machine Learning. Os projetos selecionados recebem prêmios em dinheiro e créditos da AWS sem restrições que podem ser resgatados em qualquer dos nossos serviços de nuvem. Os contemplados também se beneficiam com recursos de treinamento e têm a oportunidade de participar de um seminário anual de pesquisa em nossa sede, em Seattle.
Integrações do Machine Learning com os serviços de produtos da AWS
O Machine Learning da AWS vai muito além dos serviços projetados especificamente para criar aplicativos de Machine Learning. Muitos serviços usam Machine Learning para aprimorar a funcionalidade que oferecem a você.
Amazon Connect
O Amazon Connect, um call center na nuvem, é integrado ao Amazon Lex para criar agentes de voz conversacionais, denominados chatbots, que podem resolver e rotear de forma proativa e automática chamadas de suporte ao cliente.
Amazon Macie
O Amazon Macie é um serviço de segurança que usa Machine Learning para descobrir, classificar e proteger automaticamente dados confidenciais na AWS. O Macie fornece painéis e alertas que proporcionam visibilidade sobre como esses dados são acessados ou movimentados para mitigar acessos não autorizados ou vazamentos acidentais de dados.
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