Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelle Lernen (ML) verändern das heutige, sich schnell verändernde digitale Umfeld, indem sie schnellere und intelligentere Entscheidungen sowie innovative Produkte und Dienstleistungen ermöglichen. Als Vorreiter dieses Wandels bietet Amazon Web Services (AWS) mit seiner robusten AWS Architecture eine breite Palette an KI- und ML-Funktionen, mit denen Unternehmen Prozesse automatisieren, Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und die Kundenerfahrung verbessern können. Für Fachleute, die ihr Fachwissen vertiefen möchten, kann eine AWS Certification in AI and ML von enormem Nutzen sein.
In diesem Blog werden die Vorteile, Integrationsmöglichkeiten und praktischen Anwendungen von KI- und maschinellen Lernmodellen auf AWS beleuchtet.
AWS KI- und ML-Services verstehen
Sowohl Anfänger als auch erfahrene Praktiker finden auf AWS eine breite Palette von Services und Tools für maschinelles Lernen. Von vorgefertigten KI-Services für beliebte Anwendungen bis hin zu SageMaker für die Erstellung anspruchsvoller ML-Modelle – AWS möchte maschinelles Lernen für jeden Entwickler und Datenwissenschaftler verfügbar machen.
Amazon SageMaker
Jeder Entwickler und Datenwissenschaftler kann mit SageMaker, einem vollständig verwalteten Service, schnell Modelle für maschinelle Lernen erstellen, trainieren und bereitstellen. SageMaker erleichtert die Erstellung von qualitativ hochwertigen Modellen, indem es die mühsame Arbeit in jeder Phase des maschinellen Lernprozesses eliminiert.
AWS Deep Learning
Amazon Machine Images (AMIs) von AWS bieten Forschern und Praktikern im Bereich des maschinellen Lernens die Ressourcen und die Infrastruktur, die sie benötigen, um Deep Learning in der Cloud bei jeder Größe zu beschleunigen.
Amazon Rekognition
Die Integration von Bild- und Videoanalysen in Ihre Anwendungen ist mit diesem Service ganz einfach. Mit nur einem Bild oder Video, das der Rekognition-API zur Verfügung gestellt wird, kann der Service Personen, Dinge, Text, Einstellungen und Aktionen erkennen und darüber hinaus anstößiges Material markieren.
Amazon Lex
Mithilfe von Text und Sprache ermöglicht Amazon Lex die Erstellung von Konversationsschnittstellen in jeder Anwendung. Es bietet die ausgefeilten Deep-Learning-Funktionen von Natural Language Understanding (NLU) zur Erkennung von Textabsichten und Automatic Speech Recognition (ASR) zur Umwandlung von Audio in Text.
Vorteile der Verwendung von AWS für KI und ML Skalierbarkeit
Skalierbarkeit
Die skalierbare Infrastruktur von AWS wächst mit Ihren Anforderungen an das maschinelle Lernen. AWS kann Modelle verwalten, die Tausende von Vorhersagen pro Sekunde erfordern, bis hin zu solchen, die Modelle mit Tausenden von Anfragen pro Tag implementieren.
Flexibilität
AWS bietet eine Reihe von Tools für verschiedene Erfahrungsstufen. AWS kann Ihnen helfen, unabhängig davon, ob Sie vorgefertigte APIs wie Amazon Rekognition benötigen, um Fotos zu identifizieren und zu analysieren, oder ob Sie lieber SageMaker verwenden möchten, um Ihre eigenen Modelle zu erstellen und zu trainieren.
Sicherheit
Starke, skalierbare und sichere Datenverarbeitung ist auf AWS verfügbar. Dazu gehören die Datenverschlüsselung mit Schlüsseln, die Sie mit dem AWS Key Management Service (KMS) erstellen und verwalten, Netzwerk-Firewalls und TLS-Verschlüsselung beim Transport.
Integration von KI und ML in Geschäftsanwendungen
Die Integration von KI- und ML-Modellen in Geschäftsanwendungen auf AWS kann die Abläufe durch höhere Produktivität, mehr Kundenzufriedenheit und neue Möglichkeiten für Kreativität völlig verändern. Unternehmen integrieren diese Technologien auf die folgenden Arten:
Personalisierte Empfehlungen
Modelle für maschinelles Lernen werden von E-Commerce-Websites verwendet, um das Verbraucherverhalten zu untersuchen und maßgeschneiderte Kaufempfehlungen zu geben.
Prädiktive Analysen
Unternehmen nutzen maschinelle Lernmodelle für prädiktive Analysen, um Bestände zu kontrollieren, Trends zu erkennen und Prozesse zu optimieren.
Sprachgesteuerte Anwendungen
Mit Amazon Lex und Polly entwickeln Unternehmen hochentwickelte Chatbots in natürlicher Sprache und sprachgesteuerte Lösungen, die den Kundenservice verbessern.
Bild- und Videoanalyse
Durch die Automatisierung von Video- und Bildanalysen sparen Medienunternehmen und Inhaltsproduzenten unzählige Arbeitsstunden und verbessern das Nutzererlebnis.
Real-World-Anwendungen
Gesundheitswesen
Modelle für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen ermöglichen eine schnellere und präzisere Diagnose von Patienten und verbessern so die Ergebnisse und den Verlauf der Behandlung.
Finanzen
Maschinelles Lernen deckt Betrugsfälle auf, verwaltet Risiken und bietet Banken und anderen Finanzinstituten Einblicke in ihre Kunden.
Einzelhandel
KI-gestützte Technologien helfen Händlern bei der Bestandsverwaltung, dem Management von Lieferketten und der Personalisierung des Marketings.
Maschinenbau
Modelle des maschinellen Lernens bringen die Automobilbranche voran – vom autonomen Fahren bis zur vorausschauenden Wartung.
Fazit
Durch die Nutzung der umfangreichen, anpassungsfähigen und sicheren KI- und ML-Funktionen von AWS können Unternehmen ihren technologischen und innovativen Vorsprung wahren. AWS bietet die Infrastruktur und die Tools, um das revolutionäre Potenzial von KI und maschinellem Lernen zu maximieren, unabhängig davon, wie viel Erfahrung Sie haben oder ob Sie Ihre aktuellen Anwendungen erweitern möchten. Besuchen Sie die von The Knowledge Academy angebotenen AWS-Kurse, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern.