By 
Depolama duyurularını ve IoT güncellemelerini takiben AWS, geliştiricilerin uygulamalarına ve hizmetlerine AI tahminleri eklemesini kolaylaştırmayı amaçlayan yeni özellikler sundu.
AWS, makine öğrenimini geliştiriciler için daha erişilebilir hale getirdi
Makine öğrenimi tahminleri yakında Amazon S3, ana depolama hizmeti ve bulutta barındırılan MySQL ve PostgreSQL uyumlu ilişkisel veritabanı hizmeti olan Amazon Aurora’da yapılandırılmamış veya ilişkisel veriler üzerinde çalışabilecek. Bu, müşterilerin S3’teki verileri analiz etmek için etkileşimli bir sorgu hizmeti olan Aurora veya AWS Athena’yı kullanarak makine öğrenimi modellerini SQL’de eğitebilecekleri anlamına geliyor.
Avantajlar ayrıca, şirketin AI anlayışlarını vurgulayan gösterge tabloları oluşturmak ve yayınlamak için veri görselleştirme aracı olan AWS QuickSight’a da uzanacak. Güncellenmiş özelliklerle QuickSight, AWS SageMaker gibi makine öğrenimi hizmetlerinden model tahminlerini görselleştirebilecek ve raporlayabilecek.
Yeni özellikler üretimde yazılması, yönetilmesi ve desteklenmesi gereken özel kod miktarını azaltmak için tasarlandı. Daha önce geliştiricilerin mağazalardan veri kopyalayıp uyumlu bir formata dönüştürüp aynı zamanda yönetişimi ve güvenliği de karmaşıklaştıran makine öğrenme modellerine beslemeleri gerekiyordu.
Özellikler ayrıca uygulamadan arama yapılmasına gerek kalmadan ve özel entegrasyonlar oluşturmak veya ayrı araçlar öğrenmek zorunda olmadan uygulamalara tahminler eklemeyi kolaylaştırdı. Artık SQL yazabilen herkes, uygulamalarında herhangi bir özel kod olmadan tahminler yapabilir ve daha da önemlisi kullanabilir.
AI ile ilgili diğer haberlerde Amazon, büyük bir yeni müşterisini daha duyurdu: Avrupa uydu TV yayıncısı ProSiebenSat.1 Media SE.
Almanya merkezli şirket, AWS’yi “birincil bulut sağlayıcısı” olarak seçtiğini ve süreçleri otomatikleştirmek ve yeni, kişiselleştirilmiş ürünler geliştirmek için Amazon’un makine öğrenimi hizmetlerini işinin her alanına entegre etmeyi planladığını söyledi.
Comments