Les nouvelles fonctionnalités d'Amazon permettent à davantage de développeurs d'apprendre de la machine – TechCrunch

Aujourd'hui, Amazon a annoncé une nouvelle approche qui, dit-il, mettra la technologie d'apprentissage automatique à la portée d'un plus grand nombre de développeurs et d'utilisateurs du secteur d'activité. Amazon a fait de nombreuses annonces avant la conférence clients re: Invent de la semaine prochaine à Las Vegas.

Alors que la société offre de nombreux outils aux scientifiques de données pour créer des modèles d’apprentissage automatique et traiter, stocker et visualiser des données, elle souhaite confier cette possibilité directement aux développeurs à l’aide du populaire langage de requête de base de données, SQL.

En exploitant des outils tels qu'Amazon QuickSight, Aurora et Athena en combinaison avec des requêtes SQL, les développeurs peuvent avoir un accès beaucoup plus direct aux modèles d'apprentissage automatique et aux données sous-jacentes sans aucun codage supplémentaire, déclare le vice-président de l'intelligence artificielle chez AWS, Matt Wood.

"Cette annonce a pour objectif d'aider les développeurs à ajouter des prédictions d'apprentissage automatique à leurs produits et à leurs processus en les intégrant directement à leurs bases de données", a déclaré Wood à TechCrunch.

Pour commencer, Wood indique que les développeurs peuvent tirer parti d'Aurora, la base de données compatible SQL (et Postgres) de la société pour créer une requête SQL simple dans une application, qui extraira automatiquement les données dans l'application et exécutera le modèle d'apprentissage automatique associé au développeur. il.

La deuxième partie concerne Athena, le service de requête sans serveur de la société. Comme avec Aurora, les développeurs peuvent écrire une requête SQL – dans ce cas, contre n'importe quel magasin de données – et, sur la base d'un modèle d'apprentissage machine de leur choix, renvoyer un ensemble de données à utiliser dans une application.

La dernière pièce est QuickSight, l’outil de visualisation des données d’Amazon. En utilisant l'un des autres outils pour renvoyer un ensemble de données, les développeurs peuvent utiliser ces données pour créer des visualisations basées sur ces données dans l'application qu'elles sont en train de créer.

«En rendant les prédictions ML sophistiquées plus facilement accessibles via des requêtes et des tableaux de bord SQL, les modifications que nous annonçons aujourd'hui contribuent à rendre ML plus utilisable et accessible aux développeurs de bases de données et aux analystes métier. Désormais, tous ceux qui savent écrire en SQL peuvent créer – et surtout utiliser – des prédictions dans leurs applications sans code personnalisé », écrit Matt Assay d'Amazon dans un article de blog annonçant ces nouvelles fonctionnalités.

Assay a ajouté que cette approche est bien plus simple que ce que les développeurs devaient faire par le passé pour y parvenir. «Il faut souvent beaucoup de travail manuel fastidieux pour prendre ces prévisions et les intégrer à un tableau de bord plus complet d’application, de processus ou d’analyse», a-t-il écrit.

À titre d’exemple, Wood propose un modèle de classement des prospects que vous pouvez utiliser pour sélectionner les objectifs de vente les plus susceptibles d’être convertis. «Aujourd'hui, pour pouvoir marquer des points, vous devez vous connecter et relier toutes ces pièces afin de pouvoir intégrer les prédictions à l'application», a-t-il déclaré. Avec cette nouvelle fonctionnalité, vous pouvez y arriver beaucoup plus rapidement.

«Maintenant, en tant que développeur, je peux simplement dire que j’ai ce modèle d’évaluation des pistes qui est déployé dans SageMaker et que tout ce que je dois faire, c’est écrire littéralement une instruction SQL que je fais toute la journée dans Aurora, et je peux commencer à revenir en arrière. qui mènent des informations de notation. Et puis je viens de l'afficher dans mon application et je m'en vais », a expliqué Wood.

En ce qui concerne les modèles d’apprentissage automatique, ceux-ci peuvent être préconfigurés par Amazon, être développés par une équipe interne de science des données ou achetés sur un marché de modèles d’apprentissage automatique sur Amazon, explique M. Wood.

Les annonces actuelles d’Amazon sont conçues pour simplifier l’apprentissage automatique et l’accès aux données, ainsi que pour réduire la quantité de codage nécessaire pour répondre plus rapidement aux requêtes.

Traduit de la source : https://techcrunch.com/2019/11/26/new-amazon-capabilities-put-machine-learning-in-reach-of-more-developers/

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