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AWS的人工智能版图

2018-7-5 15:18| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 13463| 评论: 0|原作者: Robot Li|来自: AI全球总部

摘要: AI应用层 ,Amazon Rekognition—基于深度学习的图像和视频分析,它能实现对象与场景检测、人脸分析、面部比较、人脸识别、名人识别、图片调节等功能。Amazon Polly—使用深度学习将文本转换为逼真的语音,能转换多 ...

Hadoop 框架 深度学习 人工智能 机器人

AWS的人工智能版图

AWS人工智能版图由:应用、平台、框架三大部分组成
AI应用层:是提供各种应用服务,比如Amazon Rekognition、Polly、LEX
AI平台层:是AWS SageMaker平台。
AI框架层:由CNTK 、MXNET 各种深度学习框架构成。

1、AI应用层  
主推三大成熟应用
1、Amazon Rekognition——基于深度学习的图像和视频分析
它能实现对象与场景检测、人脸分析、面部比较、人脸识别、名人识别、图片调节等功能。


应用场景


2、Amazon Polly——使用深度学习将文本转换为逼真的语音
能转换多少种语言?
25种语言!
如英语、丹麦语、巴西葡萄牙语、西班牙、法语、日语、韩语等25种语言!
很遗憾,目前中文还没上线,正在研发中。


有多逼真?
52种语音:能发出美式英语、英式英语、印度英语、威尔士英语的发音,以及纯正的男声和女声发音。


将文本转换成语音时,神经元的机器翻译还能理解情感、实体、重要短语、主题等。


如果你觉得语速有点快,你可以对 Amazon Polly 语音进行修改。

Amazon Polly 支持词典和 SSML 标记,使您能够从多方面控制语音,例如发音、音量、基频、语速等等。 

3、Amazon Lex——用于创建自动语音识别和自然语音理解功能的对话式聊天机器服务
Amazon Lex 提供高级的自动语音识别 (ASR) 深度学习功能,可以将语音转换为文本,还提供自然语言理解 (NLU) 功能,可以识别文本的意图。

具体应用:呼叫中心机器人
➀通过在 Amazon Connect 呼叫中心使用 Amazon Lex 聊天机器人,呼叫者可以执行更改密码、请求查看账户余额、安排约会等任务,而无需与代理商通话。

➁识别呼叫者的意图:使用自动语音识别和自然语言理解来识别。

➂以较佳的电话音频采样率 (8kHz) 识别人类语音,并且可以理解呼叫者的意图,而无需呼叫者用特定的措辞说话。

➃Amazon Lex 使用 AWS Lambda 函数查询您的业务应用程序,向呼叫者提供信息,并按要求进行更新。

➄Amazon Lex 聊天机器人还会保留上下文并管理对话,根据对话动态调整回复。


2、AI平台  
AWS SageMaker
Amazon 的AI应用服务是如何实现的?
通过AWS SageMaker平台实现!

➀通过AWS SageMaker平台,实现对象检测、面孔识别和人员跟踪等AI功能。

AWS SageMaker平台花了大量时间来做:创建、训练、部署工作。


这样,用户不需要任何机器学习专业技能 ,而只需要使用 API ,就能在应用程序中添加视觉分析功能。

➁为了保持平台与时俱进,Amazon SageMaker不断在新数据上接受训练。

目的是:扩展其识别对象、场景和活动的能力,从而提高准确识别的能力。

用户坐享其成:借助 Amazon Rekognition,用户就可以自动利用这些持续的改进。


3、AI框架层  
各种深度学习框架
Amazon SageMaker平台是建立在各种深度学习框架之上

这些深度学习框架,包括:caffe2、CNTK、MXNET、PYTORCH、Tensor Flow、以及keras和GLUON。


每一种深度学习框架都有自己的特点。

比如:亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow擅长于特征提取。

AWS 基于多样的深度学习框架,构建Amazon SageMaker平台,实现Amazon 各种人工智能应用服务。

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