Машинное обучение в облаке AWS становится более доступным для разработчиков

В преддверии конференции re:Invent, центральной темой которой станет искусственный интеллект, компания Amazon продолжает знакомить широкую общественность со своими новинками, призванными упростить разработчикам добавление ИИ-прогнозов в свои приложения и сервисы.

Сотрудник AWS Мэтт Айси (Matt Asay) рассказал в блоге, что функции прогностики с машинным обучением вскоре смогут работать с неструктурированными и реляционными данными в основном сервисе хранения Amazon S3 и в облачной службе реляционных баз данных Amazon Aurora, совместимой с MySQL и PostgreSQL. Таким образом, клиенты смогут тренировать модели машинного обучения в SQL, используя Aurora или AWS Athena, интерактивную службу запросов для анализа данных в S3.

Модернизация распространилась и на инструмент визуализации данных, AWS QuickSight. Создаваемые с его помощью информационные панели смогут отображать прогнозы моделей таких сервисов машинного обучения как AWS SageMaker.

«Прежде, разработчикам приходилось копировать данные из хранилищ, преобразовывать их в совместимый формат, а затем скармливать их своим моделям машинного обучения, что не только отнимало время, но также усложняло управление и безопасность, — пишет Айси. — Теперь любой, владеющий SQL, может делать и, что более важно, использовать прогнозы в своих приложениях без какого-либо специального кода».

Отдельно, Amazon сообщила о появлении у неё нового крупного клиента. Европейская спутникововая телекомпания ProSiebenSat.1 Media SE, базирующаяся в Германии, выбрала AWS «основным облачным провайдером» и планирует интегрировать сервисы машинного обучения Amazon во все аспекты своего бизнеса для автоматизации процессов и разработки новых, персонализованных предложений.