AWS AI / AZURE AI
Bruk kraften til AWS AI-tjenester og Azure AI-tjenester til å senke den tekniske terskelen, utviklingskostnadene og redusere time-to-market tiden for ditt produkt.
AWS (Amazon Web Services) og Microsoft Azure er skytjenester ment for å utvikle, teste og distribuere applikasjoner. Ved å tilby pre-trente AI-moduler og etterligne de fleste egenskapene til maskiner, hjelper on-demand skytjeneste-plattformer utviklingen av kunstig intelligens-løsninger i virksomheten. AI-løsninger hjelper en rekke bransjer der kapasiteten til skytjenester driver forretningsvekst og transformasjon.
Microsofts Azure AI er en løsning med tre-segmenter: Azure Cognitive Services and Bot Service, som tilbyr ferdigbygde modeller, Azure Cognitive Search and Form Recognizer og den mest avanserte tilpassede AI dedikert til maskinlæring - Azure Databricks, Azure Machine Learning og Azure AI Infrastructure . Azure Cognitive Services driver de fleste AI-ene i Microsofts produkter - Xbox, Bing og Teams for å nevne noen, og brukes av selskaper som Toyota, Tetra Pak og ASUS.
AWS tilbyr en rekke verktøy: Amazon Personalize, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition og andre forhåndstrente AI-tjenester. AWS AI-tjenester tilbyr ferdige AI for å effektivisere forretningsprosesser og løse ulike utfordringer i applikasjoner og arbeidsflyter. Blant selskaper som drar nytte av AWS AI-løsninger, er bedrifter som Netflix, Siemens og PwC.
Kunstig intelligens gir forskjellige fordeler ved å øke effektiviteten, produktiviteten, støtte raskere beslutninger, samt automatisere og optimalisere oppgaver.
Sky-baserte plattformer er integrert med datavitenskap i virtuelle maskiner, verktøy for læring, modellering, analyse og utvikling av datadrevne prosjekter. Å utføre dataanalyse og bygge prediktive modeller fører til en bedre forståelse av kundeatferd, forbedret kundebehandling, øker kryssalg og reduserer risiko på feks. generering av kredittpoeng. Ved å bruke forhåndsbygde elementer fra skyplattformer til AWS AI og Azure AI, får du de riktige verktøyene i dine hender med en gang.
Datasyn har flere roller, med sikte på å gjenkjenne visuelt innhold nøyaktig. Uatskillelig bundet til dataanalyse, støtter applikasjoner å ta bedre beslutninger ved og også gjenkjenne visuelle gjenstander. Datasyn tillater gjenkjenning av objekter, bildeklassifisering og segmentering, samt ansiktsgjenkjenning og optisk karaktergjenkjenning. Dette er noe som forbedrer den generelle oppgave- og prosessautomatiseringen. Presisjonen og kontinuerlig forbedring av prosesser er mulig takket være anvendt AI, som vist i eksemplet på et AR-prosjekt for industriell prosessautomatisering, utført av vårt FoU-team.
AWS og Azure tilbyr skybaserte tjenester for å utvikle maskinlæringsløsninger, og utnytte analyser i ulike bransjer. Maskinlæring gjør det mulig for datamaskiner å lære av data og forbedre seg fra opplevelsen av tidligere iterasjoner, uten behov for omfattende programmeringsprosjekt. Maskinlæring utbedrer seg kontinuerlig og utvider læringsevnen og utvikler seg med minimal menneskelig tilsyn. Maskinlæring-løsninger gjør det mulig å bygge modeller i chatbots, øke e-handel, forbedre tjenester (f.eks. Smarte hjem og sikkerhet i hjemmet) og bygge nevrale nettverk.
AI-løsninger som tjeneste for å skape unike opplevelser og bygge lojalitet. Takket være bruk av data om kundeatferd og analyse av handlingsmønstre, kan systemet forutsi fremtidige trinn og komme foran brukeren med forslag, og tilby en skreddersydd løsning. “Recommender Systems” er et av elementene i vårt omfattende LMS som betjener 40.000 brukere globalt. Anbefalingsmotorer støtter levering av ønskede produkter og tjenester, anerkjenner voksende trender og svarer på de stadig skiftende behovene til klienter, og bidrar til den generelle tjenesteforbedringen.
NLP kan brukes i språkoppdagelse, utvinning av nøkkelfraser, sentimentanalyse, dokumentkategorisering. Ved å benytte NLP-løsninger har virksomheten fordeler av ulike teknologier som gjør det mulig for datamaskiner å forstå og potensielt generere menneskelige språkdata. Forståelse og analyse av naturlige språk forenkler interaksjoner mellom mennesker og datamaskiner som støtter løsninger som e-læringsplattformer, og bruker f.eks. Mekanismer for gjenkjenning av oppgaver.
Enkel implementering og fleksibilitet
Både AWS AI og Azure AI kommer med omfattende dokumentasjon, inkludert referanser og veiledninger, som støtter implementeringen av komponenter. Løsninger tilgjengelig for alle ferdighetsnivåer støttet av open source-rammer, fremskynder arbeidsflyter og integrering med applikasjoner på bedriftens side. Ferdiglagde modeller er tilgjengelige uten maskinlæringserfaring og muliggjør en rask start i AI-implementering.
Lavere teknisk terskel
Kunstig intelligensløsninger levert av AWS og Azure strømlinjeformer utviklingsprosessen og inkluderer en rekke klar-til-bruk-algoritmer. Azure og AWS tilbyr et sett med elementer konfigurert gjennom dra og slipp metoder, og åpner porten for å innlemme kunstig intelligens i virksomheten uten å tilegne seg ekspertise innen algoritmer. Forhåndsdefinerte elementer bidrar til å generere bedre flyt gjennom fantastisk skalerbarhet og brukervennlighet.
Optimalisering
Bruk av forhåndsbygde komponenter senker de generelle kostnadene for AI-trengende produkter og løsninger. Å bruke forhåndslagde blokker innebærer lite eller ingen arbeid med konfigurasjonen. Uten behov for å designe elementer fra bunnen av, er applikasjonenes utviklingsprosess mer effektiv og forkorter time-to-market, noe som reduserer den totale kostnaden. Det er “et spill som er verdt å spille”, ettersom AI-komponenter gjør det mulig å bygge en fungerende løsning på en måned eller to, i stedet for å bruke et år eller enda mer i utvikling.
Dynamisk plattformutvikling
Kunstig intelligens-plattformer vokser i en utrolig hastighet - prognoser sier at hele AI-markedet kan nå 500 milliarder dollar i 2024. Microsoft som utvikler Azure og Amazon med Amazon Web Services, står ikke stille og utvider seg konstant med nye løsninger og nye algoritmer. Den mengde løsninger og applikasjoner skaper et enormt potensiale for programvareutvikling, og den voksende tendensen stopper ikke med det første.
NLP-baserte
Forhåndsbygde komponenter i Azure AI og AWS AI har et stort potensial for prototypeløsninger. Å prøve hypoteser om AI-mock-ups er enklere og raskere enn å bygge produktet fra bunnen av, noe som muliggjør tidlig oppdagelse av utfordringer og får klientens tilbakemelding på løsningen. Når prototypens ytelse er bekreftet og behovet for dedikerte algoritmer er bevist, bygges tilpasset AI for det aktuelle produktet.
Bedre beslutning
Å bygge produkter og tjenester med bruk av AWS AI eller Azure AI-løsninger krever mindre bruk av datakraft. AI-bygningsplattformer tilbyr fleksibel databehandling, autoskalering og prisfastsetting. Det kreves ikke omfattende interne investeringer, og skytjenester har skalerbare ressurser, som lett kan tilpasses når prosjektets behov vokser.
Utviklingsprosessen vår består av fire trinn som lar våre kunder minimere risikoen og kostnadene ved deres AWS AI eller Azure AI-prosjekter.
1
Vi analyserer problemstillingen og undersøker om vi kan løse det.
2
Vi anbefaler algoritmer, teknologier og verktøy som skal brukes.
3
Vi foreslår en beregnet leveringstid og kostnader og lager en arbeidsplan.
4
Vi deltar i produksjonsfasen, tester og produksjonssetting.