پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای ماه‌ها و به دلایل خوبی در سرفصل اخبار بوده‌اند. قابلیت های نوظهور و در حال تکامل این فناوری نوید فرصت های تجاری جدیدی را برای مشتریان در تمام بخش ها و صنایع می دهد. اما سرعت این انقلاب ارزیابی معنای این پیشرفت‌ها را برای سازمان‌ها و مصرف‌کنندگان دشوارتر کرده است.
در طول سال‌ها، AWS در دموکراسی‌سازی دسترسی به – و درک – AI، ML و هوش مصنوعی مولد سرمایه‌گذاری کرده است. از طریق اطلاعیه ها در مورد آخرین تحولات در هوش مصنوعی مولد و تأسیس یک مرکز نوآوری هوش مصنوعی 100 میلیون دلاری برنامه، خدمات وب آمازون (AWS) در کمک به درک نقشی که این نوآوری ها می توانند در زندگی افراد و سازمان ها ایفا کنند، پیشرو بوده است. برای کمک به درک گزینه های خود در رابطه با هوش مصنوعی و ML، AWS دو راهنمای جدید منتشر کرده است: چارچوب پذیرش ابری AWS برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی مولد و راهنمای تصمیم گیری یادگیری ماشین مرکز منابع شروع به کار.
AWS CAF برای هوش مصنوعی، ML و هوش مصنوعی مولد
La چارچوب پذیرش ابری AWS برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی مولد (CAF-AI) برای کمک به شما در مسیریابی سفر هوش مصنوعی طراحی شده است. این یک مدل ذهنی برای سازمان هایی است که تلاش می کنند ارزش کسب و کار را از هوش مصنوعی / ML ایجاد کنند. بر اساس تجربه خود و مشتریانمان، ما در این چارچوب بهترین شیوه‌ها را برای تحول هوش مصنوعی ارائه می‌کنیم و از طریق استفاده نوآورانه از هوش مصنوعی در AWS، نتایج کسب‌وکار را تسریع می‌کنیم.
CAF-AI که توسط مشتریان و تیم‌های شریک استفاده می‌شود، به استخراج، اولویت‌بندی، تکامل و برقراری یک استراتژی برای تحول هوش مصنوعی کمک می‌کند. شکل زیر نشان می‌دهد که چگونه یک سفر هوش مصنوعی را از طریق CAF-AI ساده می‌کنیم: با کار کردن به عقب از نتایج کسب‌وکار (1) به فرصت‌هایی که هوش مصنوعی، ML و هوش مصنوعی مولد (2)، در حوزه‌های تحول شما (3) و پایه‌های شما فراهم می‌کنند. قابلیت‌ها (4) از طریق یک فرآیند تکراری (5) ارزیابی، استخراج و اجرای موارد اقدام برای استراتژی هوش مصنوعی.
در CAF-AI، ما سفر AI/ML را که ممکن است تجربه کنید، در زمانی که قابلیت‌های سازمانی شما در هوش مصنوعی و ML بالغ می‌شود، توصیف می‌کنیم. برای راهنمایی شما، روی تکامل قابلیت‌های اساسی که مشاهده کرده‌ایم به سازمان کمک می‌کند تا بلوغ خود را در هوش مصنوعی بیشتر کند، زوم می‌کنیم.
ما همچنین از طریق مروری بر وضعیت هدف این قابلیت‌های بنیادی، راهنمایی‌های تجویزی ارائه می‌کنیم و توضیح می‌دهیم که چگونه آنها را گام به گام برای ایجاد ارزش تجاری در طول مسیر تکامل دهیم. شکل زیر این قابلیت های اساسی برای پذیرش ابر و AI/ML را نشان می دهد. آ قابلیت توانایی سازمانی برای استفاده از فرآیندها برای استقرار منابع (مانند افراد، فناوری و سایر دارایی های مشهود یا نامشهود) برای دستیابی به یک نتیجه است. از آنجایی که CAF-AI یک شاخص زنده از دانش است، می توانید انتظار داشته باشید که در طول زمان رشد کرده و تغییر کند.
CAF-AI که به عنوان یک نقطه شروع و جهت گیری در طول سفر ML و AI مشتری طراحی شده است، در نظر گرفته شده است تا سندی باشد که سازمان ها می توانند از آن الهام بگیرند، زیرا دستور کار میان مدت هوش مصنوعی و ML خود را شکل می دهند و سعی می کنند موضوعات و دیدگاه های مهم را درک کنند. که بر آن تأثیر می گذارد. بسته به اینکه در سفر هوش مصنوعی/ML خود در کجا هستید، ممکن است روی یک بخش خاص تمرکز کنید و مهارت های خود را در آنجا تقویت کنید، یا از کل سند برای قضاوت در مورد بلوغ و کمک به هدایت مناطق بهبود کوتاه مدت استفاده کنید.
از آنجایی که فضای مشکل کسب و کار که AI/ML می تواند برای آن اعمال شود، یک تابع یا دامنه واحد نیست، در تمام عملکردهای کسب و کارها و همه حوزه های صنعتی که در آن شما به دنبال راه هایی برای بازنشانی میدان بازی در بازارهایی هستید که AI/ML هستند، اعمال می شود. تفاوت اقتصادی ایجاد می کند این چارچوب پذیرش ابری AWS برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی مولد یکی از ابزارهای متعددی است که AWS برای کمک به شما در دستیابی به این نتیجه فراهم می کند. از آنجایی که AI/ML راه‌حل‌ها و مسیرهای راه‌حلی را برای مشکلاتی که حل آنها برای دهه‌ها غیراقتصادی باقی مانده‌اند را امکان‌پذیر می‌سازد (و یا از نظر فنی نمی‌توان آن را بدون AI/ML حل کرد)، نتایج کسب‌وکار حاصل می‌تواند عمیق باشد.
راهنمای تصمیم گیری یادگیری ماشینی مرکز منابع شروع به کار
AWS همیشه در مورد انتخاب بوده است. همانطور که استفاده از هوش مصنوعی را افزایش می دهید، بسیار مهم است که از پشتیبانی مناسب در انتخاب بهترین خدمات، مدل و زیرساخت برای نیازهای کسب و کار خود برخوردار باشید. این راهنمای تصمیم گیری یادگیری ماشین مرکز منابع شروع به کار طراحی شده است تا یک نمای کلی از خدمات هوش مصنوعی و ML ارائه شده توسط AWS به شما ارائه دهد و راهنمایی ساختاریافته در مورد نحوه انتخاب خدماتی که ممکن است برای شما و موارد استفاده شما مناسب باشد ارائه می دهد.
راهنمای تصمیم گیری همچنین می تواند به شما در بیان و در نظر گرفتن معیارهایی کمک کند که انتخاب های شما را مشخص می کند. به عنوان مثال، محدوده خدمات AWS ML را توصیف می کند (به تصویر زیر مراجعه کنید)، که هر یک بسته به میزان کنترل و سفارشی سازی مورد نیاز شما، سطوح مختلفی از نیازهای مدیریتی را برآورده می کند.
این راهنما همچنین قابلیت‌های منحصربه‌فرد سرویس‌های AWS را در درک قدرت مدل‌های پایه و جایی که می‌توانید از این شاخه به سرعت در حال تکامل یادگیری ماشین حداکثر استفاده را ببرید، توضیح می‌دهد.
جزئیات مربوط به سرویس‌های خاص، پیوندهایی به راهنمای فنی در سطح خدمات دقیق، جدول مقایسه‌ای که قابلیت‌های منحصربه‌فرد سرویس‌های کلیدی را برجسته می‌کند و معیارهای انتخاب خدمات هوش مصنوعی و ML را ارائه می‌دهد. همچنین مجموعه ای تنظیم شده از پیوندها به منابع کلیدی را ارائه می دهد که می تواند به شما کمک کند تا در استفاده از AI، ML و خدمات هوش مصنوعی مولد در AWS شروع کنید.
اگر می‌خواهید وسعت AI، ML و پیشنهادات هوش مصنوعی مولد ارائه شده توسط AWS را بدانید، این راهنمای تصمیم‌گیری مکانی عالی برای شروع است.
نتیجه
La راهنمای تصمیم گیری یادگیری ماشین مرکز منابع شروع به کار، همراه با چارچوب پذیرش ابری AWS برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی مولد، سوالات فنی و غیر فنی را که اغلب می شنویم پوشش می دهد. امیدواریم این منابع جدید برای شما مفید بوده و منتظر نظرات شما در مورد آنها باشیم.
درباره نویسنده
کالب ویلکینسون بیش از یک دهه تجربه در ساخت راه حل های هوش مصنوعی دارد. به عنوان یک استراتژیست ارشد یادگیری ماشین در AWS، Caleb پیشگام برنامه‌های نوآورانه هوش مصنوعی است که مرزهای احتمال را پشت سر می‌گذارد و به سازمان‌ها کمک می‌کند مسئولانه از هوش مصنوعی بهره‌مند شوند. او یکی از نویسندگان CAF-AI است.
الکساندر وولکه یک دهه تجربه در AI و ML دارد. او استراتژیست ارشد یادگیری ماشین و مدیر محصول فنی در مرکز نوآوری هوش مصنوعی AWS Generative است. او با سازمان‌های بزرگ در زمینه استراتژی هوش مصنوعی کار می‌کند و به آنها کمک می‌کند ریسک‌های حساب شده را در خط مقدم توسعه فناوری انجام دهند. او یکی از نویسندگان CAF-AI است.
جئوف ویل رایت تیم محتوای تصمیم گیری AWS را مدیریت می کند که مجموعه رو به رشدی از راهنماهای تصمیم گیری را در مرکز منابع شروع AWS می نویسد و توسعه می دهد. تیم او راهنمای تصمیم گیری یادگیری ماشین AWS را ایجاد کرد. او از زمانی که برای اولین بار با Apple II ساده و مبتنی بر متن آشنا شد از کار با هوش مصنوعی و اجداد آن لذت برده است. نسخه های ELIZA در اوایل 1980s.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-offers-new-artificial-intelligence-machine-learning-and-generative-ai-guides-to-plan-your-ai-strategy/
