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AWS (Amazon Web Services)는 어떻게 클라이언트에게 AI 기회를 제공합니까?
ㅏ:AWS (Amazon Web Services)는 머신 러닝 및 딥 러닝 프로젝트를 촉진 할 수있는 다양한 리소스를 원하는 고객을위한 고도로 진화 된 포괄적 인 클라우드 제품군입니다. 주요 클라우드 제공 업체 인 AWS는 클라이언트가 AI 인프라를 구축 할 수 있도록 전문화 된 머신 러닝 및 딥 러닝 서비스를 제공합니다.
마케팅 자료에 따르면 아마존은 3 개의 "AI 스택 계층"으로 머신 러닝 리소스를 제공합니다. 첫 번째는 프레임 워크 도구, 두 번째는 API 기반 서비스, 세 번째는 기계 학습 플랫폼입니다.
프레임 워크 측면에서 Amazon은 MXNet 및 TensorFlow와 같은 도구를 포함하는 "AWS 딥 러닝 AMI"를 제공합니다. 아마존은 아마존 머신 이미지 또는 AMI를 "클라우드의 가상 서버 인 인스턴스를 시작하는 데 필요한 정보를 제공하는"것으로 설명합니다. 따라서 AMI는 고객이 도구로 작업하고 엔터프라이즈 작업을 지원할 시스템을 구축하는 수단입니다.
Amazon은 또한 클라이언트가 시작한 기계 학습 프로젝트를 지원하는 API 중심 서비스를 개발했습니다. 하나는 아마존이 소비자 제품 알렉사 (Alexa)를 기반으로 구축 한 "Lex"애플리케이션이라고 말하며, 클라이언트 머신 학습 프로세스에서 유사한 역할을 수행하여 자연어를 처리하고 클라이언트가 챗봇 및 기타 통신 요소를 시스템에 구축 할 수 있도록한다. "Polly"라는 또 다른 API 기반 서비스는 텍스트를 음성으로 바꾸고 세 번째 인스턴스 인 "Rekognition"은 이미지 처리 유틸리티입니다.
마지막으로, AWS는 클라이언트가 사내 머신 러닝 환경 생산과 관련된 오버 헤드를 피하기 위해 사용할 수있는 머신 러닝 플랫폼을 제공합니다. Amazon Elastic MapReduce (EMR)의 Amazon Machine Learning 및 Apache Spark는 AWS를 사용하여 기계 학습 프로젝트를 시작하기위한 옵션입니다. Amazon Machine Learning 플랫폼은 기술에 정통한 사용자가 기계 학습 기술을 개발하는 데 도움이되는 지침을 제공합니다. 아마존은이를 웹 제공 플랫폼을 통해 실시간 생산성을 제공 할 수있는 "확장 성이 뛰어난"리소스라고 설명합니다. 클라이언트는 Apache Spark를 사용하여 Hadoop 관련 처리를 위해 Amazon EMR에 적용 할 수도 있습니다. 여기에는 다양한 Apache 오픈 소스 도구를 사용하여 클라이언트가 원하는 기능을 생성하는 것이 포함됩니다.
AWS가 클라이언트의 머신 러닝을 용이하게하는 방법은 다양합니다. AWS 도구는 EC2 (Elastic Compute Cloud) 서비스와 함께 작동하여 고객에게 이러한 종류의 "자체 구축"머신 러닝 옵션을 제공합니다.
