ამაზონის ვებ სერვისი (AWS) არის ყველაზე მნიშვნელო. Aვანი ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურა 175 გამორჩეული სერვისით, რომელიც მართავს ყველაფერს მანქანური სწავლებიდან და საგ. Aნების ინტერნეტიდან (IoT) მონაცემთა ანალიტიკამდე. Amazon AI სერვისები ფლობს თავის პოზიციას, როგორც ერთ-ერთი წინამორბედი მანქანათმცოდნეობის სერვისები. Aს კონცეფციებში მის კოლეგებთან ერთად.
ბოლო ორი წლის განმავლობაში. A, ამერიკულმა ტექნოლოგიურმა გიგანტმა მნიშვნელოვანი ინვესტიცია მოახდინა ამ ტექნოლოგიაში, რაც დეველ. Aოპერებს უპრობლემოდ აქცევს განვითარებასა და დანერგვას. ორგანიზაციების უმეტესობა არ ტოვებს ქვაზ. Aე დარჩენას, რათა წინ დარჩეს მიმდინარე ტექნიკურ გარემოში.
მანქანური სწავლება
ტექნოლოგიაში ერთ-ერთი ყველაზე სწრაფად მზა. Aრდი გადაწყვეტილებაა. ბევრმა ტექნიკურმა გიგანტმა მიიღო მანქანური სწავლება ღრუბლოვან ტექნოლოგიაში და დააჩქარა მა. Aთი ზრდა, რათა დარჩეს ამ კონკურენტულ სამყაროში დიდი ხნის განმავლობაში.
ღრუბლის შესახებ თავის ბოლო მოხსენებაში, ტექნიკურმა ფირმა Flexera-მ გამოავლ. Aინა, რომ მძიმე ღრუბლოვანი მომხმარებლების 81% უფრო ხშირად იყენებდა AWS ML ინსტრუმენტებს დიდი ხნის განმავლობაში. გარდა ამისა, მსოფლ. Aიო ეკონომიკური ფორუმის ცალკეული ანალიზის მიხედვით, 2025 წლისთვის დეველოპერებისთვის 97 მილ. Aიონი ახალი როლი შეიძლება გაჩნდეს მანქანათმცოდნეობის სერვისებში და ხელოვნურ ინტელექტში .
ML არის ერთ-ერთი
მნიშვნელოვანი ტექნოლოგია მრავალი საწარმოსთვის. მიუხედავ. Aად ინვესტიციებისა და გაუმჯობესების მასშტაბისა, MI მოდელების სწავლება, შენარჩუნება და განვითარება რთული და ad-hoc იყო. AWS მანქანათმცოდნეობის ხელსაწყოები არის სხვ. Aადასხვა პროდუქტი, რომლებიც გვთავაზობენ მრავალ შაბლონს, როგორიცაა მომხმარებელთა გამოცდილების გაუმჯობესება, ზუსტი პროგნოზების გაკეთება, მონაცემ. Aებიდან უფრო ღრმა შეხედულებების მიღება და დეველოპერებისთვის საოპერაციო ხარჯების შემცირება.
გლობალური მანქანათმცოდნეობის ბაზარი, სავარაუდოდ , 2024 წლისთვის მია. Aღწევს 79,29 მილიარდ აშშ დოლარს , სად C დონის აღმასრულებელი სია აც AWS დომინირებს ამ სივრცეში (წყარო: Statista). ბაზრის მნიშვნელოვანი. A წილის მფლობელი, AWS SageMaker არის სასურველი ღრუბლოვანი ML პლატფორმა კომპანიების მიერ სხვადასხვა ინდუსტრიისა და მასშტაბის (წყარო: Gartner).
მანქანათმცოდნეობის ბაზრის ზომა
[წყარო: Statista Market Insights]
როგორც Ventana Research-ის მიერ ჩატარე steigern sie ihren online-umsatz mit diesen strategien ბულმა ბოლო გამოკითხვამ აჩვენა, AI და ML პროფესიონალების 71% ირჩევს AWS AI ინსტრუმენტებს მანქანათმცოდნეობის პროექტების გასაძლიერებლად, რაც ხაზს უსვამს პლატფორმის ფართო გამოყენებას და გავლენას ამ სფეროში. ეს სტატისტიკა ხაზს უსვამს AWS-ის დასაყრდენს F სექტორში, რაც ასახავს მის პოპულარობას და ნდობას ინდუსტრიის პრაქტიკოსებს შორის.
მანქანათმცოდნეობის ხელსაწყოების მნიშვნელობა
AI-ზე ორიენტირებული ყველა სისტემის მსგ by lists ავსად, მანქანათმცოდნეობა ეყრდნობა ალგორითმებს ოპერაციების წარმართვისთვის. ამ ალგორითმების შემუშავებისთვის გამოიყენება მანქანათმცოდნეობის სხვადასხვა ხელსაწყოები და პროგრამული უზრუნველყოფა. ალგორითმი ავარჯიშებს მანქანათმცოდნეობის მოდელს, რათა აღმოაჩინოს შაბლონები და გააკეთოს პროგნოზები. ეს ალგორითმები სწავლობენ და აუმჯობესებენ შესრულებას ახალი მონაცემების შემოტანისას, თანდათანობით ვითარდება ინტელექტი.
ხელმისაწვდომია მრავალი ალგორითმი, რომლებიც მორგებულია მონაცემთა სხვადასხვა ზომასა და მრავალფეროვნებაზე. მიუხედავად ამისა, ისინი ჩვეულებრივ შეიძლება დაიყოს ოთხ ძირითად კატეგორიად, ადამიანის ჩარევის დონის მიხედვით, რომელიც საჭიროა დროთა განმავლობაში მათი სიზუსტის შესანარჩუნებლად.
როგორ ავირჩიოთ მანქანათმცოდნეობის ინსტრუმენტი
მანქანათმცოდნეობის ხელსაწყოს არჩევისას გადამ. Aწყვეტი მნიშვნელობა აქვს თქვენი სპეციფიკური საჭიროებების შეფასებას, მათ შორის მანქანური სწავლების მოდელის მიზნებს და განვითარებისას საჭირო პერსონალიზაციას. მანქანათმცოდნეო. Aბის ინსტრუმენტები მნიშვნელოვნად განსხვავდება; ზოგიერთი შეიძლება გამოირჩეოდეს ღრმა სწავლაში ან მონაცემთა მეცნიერებაში. თითოეული ინსტრუმენტი ასევე მუშაობს სხვადასხვა პროგრამირების ენ. Aებითა და მონაცემთა სკალირების შესაძლებლობებით, რაც გავლ. Aენას ახდენს იმაზე, თუ როგორ ხდება მონაცემების დამუშავება, როგორ ხდება გამოთვლები და მომხმარებელთა რაოდენობა, რომლებსაც შეუძლიათ მოდელზე წვდომა ერთდროულად.
მანქანათმცოდნეობის მოდელის შექმნამდე, განსაზღვრეთ, თუ რო. Aგორ გსურთ მისი სწავლება — ზედამხედველობის ქვეშ, ზედამხედველობის გარეშე ან ორივე ერთად — და დარწმუნდით, რომ თქვენს მიერ არჩეული ინსტრუმენტი მხარს უჭერს ამას. გა. Aრდა ამისა, გაითვალისწინეთ თქვენი მოდელის განკუთვნ. Aილი პარამეტრები და როგორ გეგმავთ მონაცემთა ანალიზს და მასშტაბირებას მოდელზე, იქნება ეს აპარატურაზე, პროგრამულ უზრუნველყოფაზე თუ ღრუბელზე.
მანქანათმცოდნეობის უზარმაზარი და რთული ბუნების გათვალისწინ. Aებით, არც ერთ ხელსაწყოს არ შეუძლია დააკმაყოფილოს ყველა საჭიროება. ამიტომ, მანქა. Aნური სწავლების ხელმისაწვდომ ინსტრუმენტების მრავალფე. Aროვნების შესწავლა აუცილებელია თქვენი კონკრეტული მოთხოვნების საუკეთესო მორგების მოსაძებნად.
