AWS ML

Services AWS Machine Learning principaux

• Amazon SageMaker: Service entièrement géré permettant aux développeurs et aux data scientists de créer, d’entraîner et de déployer rapidement des modèles de machine learning à grande échelle. SageMaker simplifie le processus grâce à des modules dédiés à l’étiquetage des données, la création de modèles, l’entraînement, l’optimisation et le déploiement.
• Amazon Rekognition: Service d’analyse d’images et de vidéos par deep learning, offrant des fonctionnalités telles que l’analyse faciale, la détection d’objets et la reconnaissance de texte.
• Amazon Lex: Service de création d’interfaces conversationnelles, comme les chatbots, grâce à la reconnaissance vocale automatique (ASR) et à la compréhension du langage naturel (NLU).
• Amazon Polly: Convertit le texte en parole naturelle, permettant la création d’applications vocales. • Amazon Comprehend : Un service de traitement automatique du langage naturel (TALN) qui utilise l’apprentissage automatique pour extraire des informations et des relations au sein d’un texte.
• Amazon Forecast: Un service qui utilise l’apprentissage automatique pour fournir des prévisions très précises basées sur des données de séries temporelles.
• Amazon Personalize: Propose des recommandations personnalisées en temps réel aux utilisateurs finaux, à l’instar de la technologie utilisée par Amazon.com.

Fonctionnalités et avantages clés

• Évolutivité: Les services AWS ML peuvent gérer des charges de travail de toute taille, des petits projets aux applications d’entreprise.
• Sécurité: AWS offre des fonctionnalités de sécurité robustes, notamment le chiffrement, le contrôle d’accès et les certifications de conformité.
• Intégration: Les services AWS ML s’intègrent parfaitement aux autres offres AWS telles que le stockage, les bases de données et l’analyse.
• Facilité d’utilisation: Les modèles et API prédéfinis permettent aux utilisateurs d’intégrer facilement le ML à leurs applications, même sans expertise approfondie.
• Flexibilité: Les utilisateurs peuvent choisir entre des services entièrement gérés ou utiliser leurs propres modèles et frameworks de ML.