Découvrez l'apprentissage automatique révolutionnaire d'AWS avec Amazon AI

Table des matières

1. Introduction
2. Développement de la technologie d'apprentissage automatique
3. Les défis de l'apprentissage automatique
4. Les solutions offertes par AWS
   • 4.1 Stockage des données à grande échelle
   • 4.2 Formation des modèles d'apprentissage automatique
   • 4.3 Inference et traitement des données en temps réel
   • 4.4 Déploiement sur les appareils Edge
5. Exemples d'utilisation de l'apprentissage automatique sur AWS
   • 5.1 L'Université médicale de Stanford
   • 5.2 Pinterest et la recherche d'images
   • 5.3 La société chinoise Too Simple et les véhicules autonomes
6. Services haut niveau d'AWS pour l'apprentissage automatique
   • 6.1 Amazon Polly
   • 6.2 Amazon Rekognition
   • 6.3 Amazon Lex
7. Création et exécution d'applications personnalisées d'apprentissage automatique sur AWS
   • 7.1 Deep Learning AMIs
   • 7.2 Gluon et la collaboration avec Microsoft
   • 7.3 Modèles de traduction neuronale
8. Conclusion
9. FAQ

🤖 Introduction

Dans cet article, nous allons examiner les avancées de l'apprentissage automatique et les solutions offertes par AWS pour répondre aux défis du domaine. Nous explorerons également quelques exemples concrets d'utilisation de l'apprentissage automatique sur AWS.

💡 Développement de la technologie d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour permettre aux machines d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmées. Les principes de base de l'apprentissage automatique ont été découverts dans les années 1960, mais il a fallu du temps pour les transformer en produits pratiques en raison de divers défis.

🧩 Les défis de l'apprentissage automatique

Au fil du temps, plusieurs défis ont été identifiés dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il était difficile d'obtenir suffisamment de données pour entraîner les modèles, d'accéder à des ressources de calcul suffisantes pour exécuter les opérations nécessaires et d'effectuer l'inférence de manière rentable. De plus, de nouveaux cas d'utilisation pour l'apprentissage automatique ont été identifiés, notamment dans les véhicules autonomes et les équipements industriels.

☁️ Les solutions offertes par AWS

AWS propose plusieurs solutions pour aider les clients à relever les défis de l'apprentissage automatique. Les solutions incluent le stockage des données à grande échelle, la formation des modèles d'apprentissage automatique, l'inférence et le traitement des données en temps réel, ainsi que le déploiement sur les appareils Edge.

4.1 Stockage des données à grande échelle

L'un des défis de l'apprentissage automatique est le stockage des données à grande échelle. AWS offre une solution de stockage dans le cloud, appelée Data Lake, qui permet aux clients de stocker leurs données de manière à pouvoir les traiter ultérieurement de différentes manières.

4.2 Formation des modèles d'apprentissage automatique

La formation des modèles d'apprentissage automatique nécessite des ressources de calcul importantes. AWS propose des machines spécialement conçues avec une capacité de GPU, qui permettent aux clients d'exécuter leurs tâches d'entraînement de manière rentable et rapide.

4.3 Inference et traitement des données en temps réel

Une fois les modèles d'apprentissage automatique entraînés, il est nécessaire de les utiliser pour prendre des décisions en temps réel. AWS propose des solutions d'inférence dans le cloud, qui permettent aux clients d'exécuter leurs modèles entraînés et de prendre des décisions à partir des données en temps réel.

4.4 Déploiement sur les appareils Edge

De nombreux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique nécessitent le déploiement des modèles directement sur les appareils Edge, tels que les véhicules autonomes et les appareils mobiles. AWS propose des services et des outils pour gérer le déploiement et la gestion de ces appareils de manière sécurisée et efficace.

🔬 Exemples d'utilisation de l'apprentissage automatique sur AWS

Voici quelques exemples concrets d'utilisation de l'apprentissage automatique sur AWS :

5.1 L'Université médicale de Stanford

L'Université médicale de Stanford utilise AWS et les frameworks d'apprentissage automatique pour détecter les complications du diabète à partir de scans de rétine. Les modèles d'apprentissage automatique sont capables de détecter des corrélations entre les images rétiniennes et les symptômes du diabète, dépassant ainsi les capacités des médecins humains.

5.2 Pinterest et la recherche d'images

Pinterest utilise des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow pour améliorer la recherche et la classification d'images sur leur plateforme. Les modèles d'apprentissage automatique permettent de classifier et d'étiqueter automatiquement les images en fonction de leur contenu.

5.3 La société chinoise Too Simple et les véhicules autonomes

La société chinoise Too Simple utilise AWS pour former et déployer des modèles d'apprentissage automatique dans leurs véhicules autonomes. Les modèles d'apprentissage automatique permettent aux véhicules de détecter les lignes de route, les Piétons et les autres véhicules, en utilisant les caméras installées sur les véhicules.

🔝 Services haut niveau d'AWS pour l'apprentissage automatique

6.1 Amazon Polly

Amazon Polly est un service d'AWS qui permet de générer de la synthèse vocale à partir de texte. Il est utilisé dans des applications telles que l'Amazon Echo, où Polly génère des réponses vocales à partir de commandes vocales.

6.2 Amazon Rekognition

Amazon Rekognition est un service d'AWS qui permet de détecter et d'analyser des images et des vidéos. Il est utilisé dans des applications telles que la recherche d'images, la détection de visages et l'analyse d'émotions.

6.3 Amazon Lex

Amazon Lex est un service d'AWS qui permet de construire des interfaces de conversation basées sur le langage naturel (chatbots). Il simplifie le processus de construction de chatbots qui peuvent comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs.

⚙️ Construction et exécution d'applications personnalisées d'apprentissage automatique sur AWS

AWS propose des outils et des services pour construire et exécuter des applications personnalisées d'apprentissage automatique. Parmi ces outils, on trouve les AMIs d'apprentissage en profondeur, Gluon et les modèles de traduction neuronale.

🏁 Conclusion

L'apprentissage automatique est en constante évolution et AWS offre une gamme de services et d'outils pour répondre aux défis de ce domaine. Que ce soit pour le stockage des données, la formation des modèles ou le déploiement sur les appareils Edge, AWS propose des solutions adaptées aux besoins des développeurs.

❔ FAQ

Q: Quels sont les services AWS disponibles dans le domaine de l'apprentissage automatique ? A: AWS propose plusieurs services pour l'apprentissage automatique, tels que Amazon Polly, Amazon Rekognition et Amazon Lex.

Q: Quel est l'avantage de stocker les données dans le cloud pour l'apprentissage automatique ? A: Le stockage des données dans le cloud permet d'accéder facilement à de grandes quantités de données pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.

Q: Quels sont les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique sur AWS ? A: L'apprentissage automatique peut être utilisé dans de nombreux domaines, tels que la santé, la recherche d'images et les véhicules autonomes.

Q: Quelles sont les ressources disponibles pour apprendre et développer dans le domaine de l'apprentissage automatique sur AWS ? A: AWS propose une documentation complète, des tutoriels et des exemples de code pour aider les développeurs à apprendre et à développer des applications d'apprentissage automatique sur AWS.