UPLOAD

    10.2K

    2 Amazon Web Services’in AI ML DL çözümleri

    Published: February 16, 2019

    AWS Çözümpark Workshop

    Comments

    2 Amazon Web Services’in AI ML DL çözümleri

    • 1.  Yapay Zeka Her yerde! Yapay Zeka Her yerde! Barış Yaşin baya@amazon.com.tr Çözüm Mimarı, AWS Amazon Web Services’in AI / ML / DL çözümleri
    • 2. Slide126 AI Technologies Will Be in Almost Every New Software Product by 2020 – Gartner By 2020, AI will be a top five investment priority for more than 30 percent of CIOs – Gartner The market for cognitive/AI solutions will experience a compound annual growth rate (CAGR) of 55.1 percent…to more than $47 billion in 2020 – IDC
    • 3. AI, Machine Learning, and Deep Learning AI, Machine Learning, and Deep Learning Yapay Zeka Makina Öğrenmesi Derin Öğrenme 1950ler 1980ler 2010lar Bilgisayarların insana ait bilişsel kabiliyetleri taklit etmesini sağlayan tekniklerin genel adı Bilgisayarların programlamaya gerek kalmadan veriden öğrenerek görevleri yerine getirebilmesi Makina öğrenmesinde sinir ağlarının kullanımı AI/ML/DL Nedir?
    • 4. AI, Machine Learning, and Deep Learning AI, Machine Learning, and Deep Learning Algoritma / Eğitim / Model Kavramları Algoritma Veri Eğitim Model
    • 5. AI, Machine Learning, and Deep Learning AI, Machine Learning, and Deep Learning ML Kategorileri Gözetimli Supervised Pekiştirmeli Reinforcement Gözetimsiz Unsupervised
    • 6. Slide70 Data Training Prediction Makina Öğrenmesi neden şimdi? Algorithmalar | Ölçeklenebilme Rönesans Teknolojinin demokratikleşmesi
    • 7. AWS’in AI Yolculuğu AWS’in AI Yolculuğu Amazon’da son 20 yıldır makina öğrenmesine yatırım yapıyoruz… Öneri motoru İkmal Rotası Doğal dil işleme / anlama Çarpışma önleme/rota Bilgisayarlı görü
    • 8. Slide74
    • 9. Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri ALTYAPILAR & KÜTÜPHANELER PLATFORM SERVİSLERİ UYGULAMA SERVİSLERİ
    • 10. Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - temel Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - temel ALTYAPLARI & ARAYÜZLER PLATFORM SERVİSLERİ UYGULAMA SERVİSLERİ ALTYAPILAR & KÜTÜPHANELER
    • 11. Temel: Altyapılar ve kütüphaneler Temel: Altyapılar ve kütüphaneler NVIDIA Tesla V100 GPU’lar P3 AWS Derin Öğrenme AMI 5,120 Tensor cores 128GB of memory 1 Petaflop of compute NVLink 2.0 P2’den ~14X daha hızlı
    • 12. Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - platform Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - platform PLATFORM SERVİSLERİ UYGULAMA SERVİSLERİ ALTYAPILAR & KÜTÜPHANELER Caffe2 CNTK Apache MXNet PyTorch TensorFlow Torch Keras Gluon AWS Derin Öğrenme AMI’leri
    • 13. Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - platform Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - platform UYGULAMA SERVİSLERİ ALTYAPILAR & KÜTÜPHANELER Caffe2 CNTK Apache MXNet PyTorch TensorFlow Torch Keras Gluon AWS Derin Öğrenme AMI’leri PLATFORM SERVİSLERİ Amazon SageMaker AWS DeepLens Amazon Mechanical Turk Amazon ML
    • 14. Slide66 ML teknolojilerini her geliştiricinin zorlanmadan kullanabileceği şekilde sunabilir miyiz?
    • 15. ML, geliştiriciler için hala karmaşık ML, geliştiriciler için hala karmaşık Eğitim verisinin toplanması ve hazırlanması ML algoritmasının seçilip eniyileştirilmesi Eğitim için ortamın kurulup yönetimi Modelin eğitilip ince ayarlarının yapılmasıl (deneme-yanılma) Modelin üretim ortamına kurulması Üretim ortamının yönetilmesi ve ölçeklendirilmesi
    • 16. Amazon SageMaker Eğitim verisinin toplanması ve hazırlanması ML algoritmasının seçilip eniyileştirilmesi Eğitim için ortamın kurulup yönetimi Modelin eğitilip ince ayarlarının yapılmasıl (deneme-yanılma) Modelin üretim ortamına kurulması Üretim ortamının yönetilmesi ve ölçeklendirilmesi Amazon SageMaker Makina öğrenmesi modellerini kolayca oluşturun ve kurun
    • 17. Amazon SageMaker Amazon SageMaker Genel problemler için hazır notebook’lar Eğitim için ortamın kurulup yönetimi Modelin eğitilip ince ayarlarının yapılmasıl (deneme-yanılma) Modelin üretim ortamına kurulması Üretim ortamının yönetilmesi ve ölçeklendirilmesi Kullanıma hazır yüksek performanslı algoritmalar OLUŞTUR K-Means Clustering Principal Component Analysis Neural Topic Modelling Factorization Machines Linear Learner - Regression XGBoost Latent Dirichlet Allocation Image Classification Seq2Seq Linear Learner - Classification ALGORITMALAR Apache MXNet TensorFlow Caffe2, CNTK, PyTorch, Torch ALTYAPILAR
    • 18. Amazon SageMaker Amazon SageMaker Genel problemler için hazır notebook’lar Kullanıma hazır yüksek performanslı algoritmalar algorithms Tel tıklamayla eğitim Hyperparameter optimizasyonu OLUŞTUR EĞİT Modelin üretim ortamına kurulması Üretim ortamının yönetilmesi ve ölçeklendirilmesi
    • 19. Amazon SageMaker Amazon SageMaker Modelin otomatik ölçeklenir yapıda barındırılması Tek tıklamayla kurulum KUR Genel problemler için hazır notebook’lar Kullanıma hazır yüksek performanslı algoritmalar algorithms Tel tıklamayla eğitim Hyperparameter optimizasyonu OLUŞTUR EĞİT
    • 20. Amazon SageMaker: Örnek Müşteriler © 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon SageMaker: Örnek Müşteriler
    • 21. Örnek senaryo: Amazon Sagemaker kullanarak gerçek zamanlıya yakın sahtecilik algılama © 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Model Barındırma (SageMaker) Örnek senaryo: Amazon Sagemaker kullanarak gerçek zamanlıya yakın sahtecilik algılama Öznitelik yönetimi Reader Cleanser Processor Veri Sorgu Eğitim Öznitelik Deposu Model Eğitimi (SageMaker) Model İstemci Servis Amazon EMR Amazon SageMaker Amazon SageMaker
    • 22. AWS DeepLens AWS DeepLens Derin öğrenme için optimize edilmiş işlemcili HD video kamera Dokümanlar, örnekler, demolar ve hazırmodeller Kutunun açılmasıyla çalışır hale geçilmesi arasında geçen süre 10 dakikadan az Amazon SageMaker ve AWS Lambda ile entegre HD video kamera Özel tasarım derin öğrenme etkileşim motoru Micro-SD Mini-HDMI USB USB Reset Audio out Power 10 MIN
    • 23. AWS DeepLens – Proje Şablonları AWS DeepLens – Proje Şablonları Stil Transferi Hot Dog/ Hot Dog Değil Obje Tespiti Kedi – Köpek Tanıma Aktivite Tespiti Yüz Tespiti
    • 24. AWS DeepLens – 2018 Hackathon Sonuçları AWS DeepLens – 2018 Hackathon Sonuçları 1. 2. 3. ReadToMe Created by Alex Schultz ReadToMe is a deep learning enabled application that is able to read books to kids. In this case, reading Green Eggs and Ham, by Dr. Seuss. Dee Created by Matthew Clark Dee is a fun AWS DeepLens interactive device for children. The device asks children to answer questions by showing a picture of the answer. SafeHaven Created by Nathan Stone and Peter McLean SafeHaven uses Alexa and AWS DeepLens to bring peace of mind for vulnerable people and their families.
    • 25. Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - API Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - API UYGULAMA SERVİSLERİ ALTYAPILAR & KÜTÜPHANELER Caffe2 CNTK Apache MXNet PyTorch TensorFlow Torch Keras Gluon AWS Derin Öğrenme AMI’leri PLATFORM SERVİSLERİ Amazon SageMaker AWS DeepLens Amazon Mechanical Turk Amazon ML
    • 26. Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - API Amazon’da makina öğrenmesi kategorileri - API ALTYAPILAR & KÜTÜPHANELER Caffe2 CNTK Apache MXNet PyTorch TensorFlow Torch Keras Gluon AWS Derin Öğrenme AMI’leri PLATFORM SERVİSLERİ Amazon SageMaker AWS DeepLens Amazon Mechanical Turk Amazon ML UYGULAMA SERVİSLERİ Rekognition Transcribe Translate Polly Comprehend Lex
    • 27. Amazon Rekognition Amazon Rekognition Object, Scene & Activity Recognition Yüz tanıma Yüz analizi Kişi takip Uygunsuz içerik tespiti Ünlü tanıma İmajdan text algılama Derin öğrenme temelleri imaj ve video analizi
    • 28. Amazon Transcribe Amazon Transcribe Sesi kesin ve doğru gramerle metne dönüştürme Telefon sesi desteği Timestamp oluşturma Akıllı noktalama ve formatlama Birden fazla konuşmacı tanıma Özelleştiril miş Sözlük Çoklu dil
    • 29. Amazon Translate Amazon Translate Doğal ve akıcı tercüme Gerçek zamanlı tercüme Batch analizi Otomatık dil tespiti Uygun maliyet
    • 30. Amazon Polly Amazon Polly Derin öğrenmeyle metnin sese dönüştürülmesi Geniş ses ve dil seçeneği Ses senkronizasyonu Detayların kontrolü (SSML) Sınırsız tekrar
    • 31. Amazon Lex Amazon Lex Uygulamalarınız için doğal dil işleme temelli konuşma arayüzü AWS konsoluna entegre geliştirme ortamı Lambda fonksiyonla rı tetikleme Çok aşamalı konuşma Tek tıklamayla kurulum Enterprise bağlantılar Tamam en AWS yönetiminde Otomatik konuşma anlama ve Doğal Dil İşleme
    • 32. Amazon Comprehend Amazon Comprehend Metni kavrama ve ilişkileri çözme Yer, insan, marka vb. Anahtar Kelimeler Dil Duygu Amazon Comprehend
    • 33. Amazon Comprehend Amazon Comprehend STORM WORLD SERIES AUSTRALIA STOCK MARKET WASHINGTON HEALTH CRISIS MACHINE LEARNING LIBRARY OF NEWS ARTICLES Amazon Comprehend Metni kavrama ve ilişkileri çözme
    • 34. Örnekler Örnekler
    • 35. İstenen imajların tespiti İstenen imajların tespiti
    • 36. Benzer nesneleri bulma ve önerilerde bulunma Benzer nesneleri bulma ve önerilerde bulunma
    • 37. Solar panel pazarlama Solar panel pazarlama
    • 38. Slide82
    • 39. Slide898
    • 40. Nereden başlamalı? Nereden başlamalı? https://aws.amazon.com/training/learning-paths/machine-learning/
    • 41. Nereden başlamalı? Nereden başlamalı? https://aws.amazon.com/training/learning-paths/machine-learning/
    • 42. Nereden başlamalı? Nereden başlamalı? https://aws.amazon.com/training/learning-paths/machine-learning/
    • 43. Nereden başlamalı? Nereden başlamalı? https://aws.amazon.com/training/learning-paths/machine-learning/
    • 44. TeşekkürlerBarış Yaşinbaya@amazon.com.tr Teşekkürler Barış Yaşin baya@amazon.com.tr