Bei re: Invent stellte AWS-CEO Andy Jassy Personalisierungs- und Prognosedienste für Cloud-Kunden vor, die auf die Technologie von Amazon.com angewiesen sind, aber keine Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen benötigen
Amazon Web Services hat am Mittwoch eine Reihe neuer Tools vorgestellt, die Cloud-Kunden dieselben KI-Funktionen bieten, die auch Amaon.com unterstützen, in Form einer API. Amazon Personality ist ein Personalisierungsempfehlungsdienst in Echtzeit, während Amazon Forecast Zeitreihenprognosen bietet.
„Diese oberste Ebene ist für Unternehmen und Bauherren gedacht, die sich überhaupt nicht mit den Modellen herumschlagen wollen“, sagte Andy Jassy, CEO von AWS.
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Für Amazon Personalize übermitteln Kunden Amazon eine Reihe von Variablen, die sich auf ihre Kunden beziehen, beispielsweise Seitenaufrufe, Konversionsraten oder demografische Informationen. Amazon richtet einen EMR-Cluster ein und prüft die Daten. Amazon wählt aus bis zu sechs Algorithmen aus, die ursprünglich für sein Einzelhandelsgeschäft entwickelt wurden, richtet Parameter zum Trainieren der Daten ein und hostet die Modelle. Von dort aus spuckt Amazon Personalize effektiv eine Empfehlung über eine API aus.
„Das sind Privatmodelle, sie gehören nur dir“, sagte Jassy.
Personalize ähnelt Sagemaker, dem vollständig verwalteten maschinellen Lerndienst von Amazon, erklärte Jassy – aber auf dieser Ebene des Stapels müssen Kunden nur die Eingaben übermitteln.
In ähnlicher Weise verwendet Amazon Forecast Zeitreihenprognosen, die für Amazon.com entwickelt wurden.
„Das Problem bei der Prognose besteht darin, dass es normalerweise nicht ein oder zwei Datenpunkte sind, die die Prognose beeinflussen“, sagte Jassy. Im Einzelhandel müssen möglicherweise Hunderte von Variablen analysiert werden, beispielsweise das Wetter, die Lieferzeiten und Kundenbewertungen.
Prognosen funktionieren weitgehend auf die gleiche Weise wie Personalize. Ein Kunde stellt Amazon historische Daten wie Lieferketten- und Bestandsinformationen zur Verfügung. Sie stellen außerdem alle Variablen bereit, die sich auf ihre Prognose auswirken könnten. Amazon übernimmt die gesamte Arbeit, wie die Auswahl von Hyperparametern und das Training der Modelle, um eine Zeitreihenprognose bereitzustellen.
Amazon Forecast kann in traditionellere Supply-Chain-Software wie SAP und Oracle Supply Chain integriert werden.
Jassy behauptete, der Dienst biete „bis zu 50 Prozent genauere Prognosen als bisher, und das zu einem Zehntel der Kosten herkömmlicher Supply-Chain-Software“.
AWS hat außerdem ein weiteres Tool eingeführt, das keine Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erfordert, insbesondere zum Extrahieren von Text aus Dokumenten. Amazon Textract ist ein OCR++-Dienst zum einfachen Extrahieren von Text und Daten aus praktisch jedem Dokument, ohne dass Fachkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erforderlich sind.
Traditionelles OCR sei „eine Art dummes Protokoll“, sagte Jassy, das „die Sprache so nimmt, wie sie kommt“ und möglicherweise keine nützlichen Informationen daraus liefert.
Im Gegensatz dazu könnte Textract ein Dokument mit einer Tabelle sehen und erkennen, dass die Daten in Zeilen und Spalten gehören. „Es kann erkennen, dass eine Tabelle vorhanden ist, und Ihnen vorlegen, wie diese Tabelle aussehen soll, damit Sie diese Daten verwenden und lesen können“, sagte Jassy.
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