Erkunden von KI und maschinellem Lernen auf AWS: Ein umfassender Leitfaden | von DWN FILTHY | Juni 2023

Einführung:

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben die Industrie revolutioniert, indem sie intelligente Automatisierung, prädiktive Analysen und fortschrittliche datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen. AWS bietet eine umfassende Suite von Diensten, die es Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Unternehmen ermöglicht, KI- und ML-Modelle in großem Maßstab zu erstellen und bereitzustellen. In diesem umfassenden Leitfaden erkunden wir die Welt von KI und ML auf AWS und behandeln wichtige Konzepte, Companies und Finest Practices, um Ihnen den Einstieg in Ihre KI-Reise zu erleichtern.

1. KI und ML auf AWS verstehen: Beginnen Sie mit dem Verständnis der grundlegenden Konzepte von KI und ML. Erfahren Sie mehr über überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, neuronale Netze und andere wichtige ML-Algorithmen. Machen Sie sich mit dem KI/ML-Stack von AWS vertraut, der Dienste wie Amazon SageMaker, Amazon Rekognition, Amazon Comprehend und Amazon Polly umfasst.
2. Datenvorbereitung und -exploration: Daten spielen in ML-Modellen eine entscheidende Rolle. Erfahren Sie, wie Sie Daten für das Coaching von ML-Modellen vorverarbeiten und vorbereiten. Entdecken Sie Dienste wie AWS Glue, AWS Knowledge Pipeline und Amazon Athena für die Datenaufnahme, -transformation und -speicherung. Nutzen Sie AWS-Companies, um Ihre Daten zu untersuchen und zu visualisieren, z. B. Amazon QuickSight und Amazon Redshift.
3. Erstellen von ML-Modellen mit Amazon SageMaker: Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der den Entwicklungsprozess von ML-Modellen vereinfacht. Tauchen Sie ein in die Funktionen von SageMaker, einschließlich Modelltraining, Hyperparameteroptimierung und automatischer Modellbereitstellung. Erfahren Sie, wie Sie integrierte Algorithmen verwenden oder Ihre eigenen Algorithmen zum Trainieren von Modellen auf großen Datensätzen verwenden.
4. Laptop Imaginative and prescient mit Amazon Rekognition: Entdecken Sie die Welt der Laptop Imaginative and prescient mit Amazon Rekognition. Entdecken Sie, wie Sie Rekognition nutzen können, um Bilder und Movies zu analysieren, Objekte und Szenen zu erkennen, Gesichtsanalysen durchzuführen und Textual content zu extrahieren. Erfahren Sie, wie Sie Rekognition mit anderen AWS-Companies integrieren, um intelligente Anwendungen zu erstellen.
5. Verarbeitung natürlicher Sprache mit Amazon Comprehend: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Amazon Comprehend. Erfahren Sie, wie Sie Erkenntnisse, Stimmungsanalysen, Entitätserkennung und Spracherkennung aus Textdaten extrahieren. Entdecken Sie, wie Sie Comprehend mit anderen AWS-Companies integrieren können, um Ihre Anwendungen zu verbessern.
6. Konversations-KI mit Amazon Lex: Mit Amazon Lex können Sie Konversationsschnittstellen mithilfe von Sprache und Textual content erstellen. Erfahren Sie, wie Sie Chatbots und virtuelle Assistenten entwerfen und entwickeln, die Benutzeranfragen verstehen und darauf reagieren können. Entdecken Sie Konzepte wie Absichtserkennung, Slot-Füllung und Erfüllung bei der Erstellung interaktiver Gesprächserlebnisse.
7. Reinforcement Studying mit AWS DeepRacer: Tauchen Sie ein in Reinforcement Studying (RL) mit AWS DeepRacer. Entdecken Sie die Prinzipien von RL und wie man autonome Rennmodelle trainiert. Erfahren Sie, wie Sie RL-Modelle in der AWS DeepRacer-Umgebung simulieren und optimieren, an virtuellen Rennligen teilnehmen und gegen andere Entwickler antreten.
8. Modellbereitstellung und -skalierung: Sobald Sie Ihre ML-Modelle trainiert haben, ist es an der Zeit, sie in der Produktion bereitzustellen. Verstehen Sie Bereitstellungsoptionen, einschließlich Amazon SageMaker-Internet hosting, AWS Lambda und Amazon EC2. Erfahren Sie, wie Sie mit AWS-Companies wie AWS Step Features und AWS Batch skalierbare und fehlertolerante ML-Architekturen erstellen.
9. Überwachung und Leistungsoptimierung: Überwachen und optimieren Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer KI/ML-Modelle. Nutzen Sie Amazon CloudWatch und AWS X-Ray für Echtzeitüberwachung und Debugging. Lernen Sie Techniken zur Verbesserung der Modellgenauigkeit, zur Reduzierung der Inferenzlatenz und zur Optimierung der Kosten.
10. Sicherheits-, Datenschutz- und ethische Überlegungen: KI- und ML-Anwendungen müssen Sicherheits-, Datenschutz- und ethische Bedenken berücksichtigen. Entdecken Sie Finest Practices zur Sicherung Ihrer KI-Modelle, zum Umgang mit sensiblen Daten und zur Gewährleistung einer ethischen Nutzung. Machen Sie sich mit den Compliance-Angeboten und -Richtlinien von AWS vertraut.

Abschluss:

AWS bietet eine umfassende Suite von KI- und ML-Diensten, die es Entwicklern und Unternehmen ermöglichen, die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz zu nutzen. In diesem Leitfaden haben wir wichtige Konzepte, Companies und Finest Practices für den Beginn Ihrer KI- und ML-Reise auf AWS untersucht. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Praktiker sind, AWS bietet eine skalierbare und versatile Plattform zur Erforschung und Implementierung von KI- und ML-Lösungen. Beginnen Sie noch heute mit Ihrer Erkundung und erschließen Sie das Potenzial von KI und ML auf AWS.