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AWS quer ampliar desenvolvimento de soluções de machine learning

AWS reinvent

A Amazon Web Services (AWS) quer que desenvolvedores se tornem verdadeiros especialistas em machine learning. Para isso, a companhia apresentou, durante seu evento anual re:Invent, cinco novos serviços de machine learning, além da primeira câmera de vídeo habilitada para deep learning, focada também em desenvolvedores.

Andy Jassy, CEO da companhia, citou machine learning como um dos principais buzzwords dos últimos anos. Diversos players estão apostando suas fichas nestas técnicas, mas a vantagem da AWS, segundo o executivo, é já estar utilizando machine learning há cerca de 20 anos. Ele citou casos como o Amazon Prime, com utilização de drones, além do sistema de assistente pessoal baseada em inteligência artificial Amazon Alexa.

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“Machine learning ainda é complicado para o dia a dia dos desenvolvedores”, alertou o executivo, que completou. “Eles desistem (das aplicações) com enorme frustração.”

O foco é que desenvolvedores e cientistas de dados utilizem machine learning no dia a dia de forma simplificada, para de fato democratizar o acesso a este tipo de tecnologia. “Como podemos colocar mais machine learning nas mãos dos desenvolvedores, literalmente?”, indagou Jassy.

Jaime Valles, diretor da AWS para a América Latina, comenta que, nos últimos meses, todas reuniões com clientes contam com os mesmos itens na pauta: machine learning, inteligência artificial, analytics e internet das coisas. “No passado, a pergunta era como eu economizo. Hoje a questão é a inovação. É isso que o cliente precisa, então é o foco da AWS”, comenta.

Machine learning simplificado

A primeira plataforma apresentada pela companhia é o SageMaker, serviço totalmente gerenciado para desenvolvedores e cientistas de dados para criar, treinar, implantar e gerenciar rapidamente seus próprios modelos de machine learning.

Segundo a empresa, o SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que remove o trabalho pesado e a adivinhação de cada etapa do processo de machine learning. A plataforma facilita a construção e treinamento de modelos, fornecendo cadernos de desenvolvimento pré-construídos, algoritmos populares otimizados para conjuntos de dados de escala petabyte e ajuste de modelo automático. O SageMaker também simplifica e acelera dramaticamente o processo de treinamento, provisionando e gerenciando automaticamente a infraestrutura para treinar modelos e executar inferências para fazer previsões usando esses modelos.

Câmera inteligente

Quem pensa que o foco da AWS é apenas software e serviços, está enganado. A empresa também trabalhou no último ano em hardware e apresenta ao mercado a DeepLens, câmera de vídeo sem fio habilitada para deep learning e que pode executar modelos de visão em tempo real para fornecer aos desenvolvedores experiência prática com machine learning.

Em demonstração durante o keynote, Matt Wood, líder da área de inteligência artificial na AWS, mostrou um exemplo de como a câmera aprende rapidamente com imagens. No caso, o executivo apresentou uma capa de CD e mostrou para a câmera com um rosto contente. A máquina automaticamente reconheceu que ele gosta daquele tipo de música, baixou a playlist e recomendou outras bandas do mesmo gênero. Na sequência, Wood apresentou outra capa, mas nesse caso com uma expressão triste em seu rosto. O sistema fez o contrário – reconheceu ser um gênero que não é do gosto do executivo, por isso não sugeriu as músicas.

A câmera está disponível para pré-compra na Amazon.com por US$ 249 e estará disponível a partir de abril de 2018. Ainda não há previsão de disponibilidade no Brasil, mas a expectativa do time local é ter em breve alguns dispositivos no País para testes.

Aplicações cognitivas

Além disso, a companhia anunciou quatro novos serviços de aplicativos que permitem que desenvolvedores criem aplicativos que imitam a mente humana: o Amazon Transcribe para converter o voz para texto; Amazon Translate, que traduz texto entre idiomas; Amazon Comprehend, desenvolvido para entender a linguagem natural; e o Amazon Rekognition Video, serviço de visão computacional para analisar vídeos em tempo real.

O Amazon Transcribe converte o discurso em texto, permitindo que desenvolvedores transformem arquivos de áudio armazenados no Amazon S3 em texto, totalmente pontuado. A solução foi treinada para lidar com até mesmo áudio de baixa qualidade e, atualmente, a plataforma suporta apenas inglês e espanhol, mas outros idiomas serão lançados em breve, segundo Wood.

O Amazon Translate, por sua vez, usa técnicas de tradução de máquinas neurais para fornecer uma tradução altamente precisa de texto de um idioma para outro. Ele pode traduzir textos curtos ou longos e suporta tradução entre o inglês e outros seis idiomas (árabe, francês, alemão, português, chinês simplificado e espanhol).

Já o Amazon Comprehend pode entender o texto em linguagem natural de documentos, postagens de redes sociais, artigos ou outros dados de texto armazenados na plataforma AWS. A solução utiliza técnicas de deep learning para identificar formatos de texto (por exemplo, pessoas, lugares, datas, organizações), o idioma em que está escrito, o sentimento expresso no texto e frases-chave com conceitos e adjetivos, como “lindos” ou “ensolarado”.

Por fim, o Amazon Rekognition Video permite rastrear pessoas, detectar atividades e reconhecer objetos, rostos, celebridades ou até mesmo conteúdo impróprio em milhões de vídeos – com tudo armazenado no Amazon S3.

A solução foi amplamente aprovada pela equipe da Elemental, empresa com foco no mercado de serviços de mídia, adquirida pela AWS há dois anos. Keith Wyms, CMO da unidade de negócios Elemental, comenta que, atualmente, a empresa utiliza a solução de reconhecimento de imagem (lançada no ano passado) em vídeos, em uma forma de detectar itens nos frames dos vídeos. Agora, não precisará mais pausar os filmes, já que a solução poderá ser utilizada durante os vídeos.

*O jornalista viajou a Las Vegas (EUA) a convite da Amazon Web Services

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Redação
Tags: Amazon Web Servicesawsdestaquemachine learningre:Invent 2017
9 anos ago

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