JavaScript is currently disabled.Please enable it for a better experience of Jumi.

Amazon järjesti eilen Re:invent-kehittäjätapahtuman, jossa se kertoi laajentavansa tekoälyn hyödyntämisen kodin digitaalisesta apurista toimistoon. Syväoppimista hyödyntävien palvelujen avulla Amazon haluaa mullistaa nyt toimistotyöskentelyn ja tuoda koneoppimisen hyödyntämisen kaikkien ulottuville.

Amazonin mukaan koneoppimisen toteuttaminen on tällä hetkellä monimutkaista ja vaatii erityiskykyjä. Kehittäjien ja datatieteilijöiden täytyy ensin visualisoida, muuntaa ja esikäsitellä dataa niin, että se saatetaan algoritmin käytettävissä olevaan formaattiin. GPU-palvelinkoneiden tai jopa -farmien operointi vaatii erikoisosaamista.

Koneoppimismallien kouluttaminen on käsityötä ja arvaamista. Se tarkoittaa mallin miljoonien parametrien virittämistä, jonka myötä päästään toivottavasti lähelle omaa tavoitemallia. Tämän jälkeen tarvitaan lisää erityisosaamista, jolla malli otetaan käyttöön sovelluksen sisällä. Lyhyesti sanottuna koneoppiminen – tai tekoäly – on ollut useimpien kehittäjien ulottumattomissa.

Tämän Amazon haluaa muuttaa tuotepaletilla, johon kuuluu viisi uutta palvelua ja videokamera, joka on täyin ohjelmoitava ja jossa voidaan ajaa kehitettyjä tekoälysovelluksia. Kehittäjät voivat kouluttaa malleja AWS:n pilvessä ja siirtää ne DeepLens-kameraan muutaman klikkauksen avulla.

Uusista sovelluksista SageMaker mahdollistaa koneoppimismallien kehittämisen läppärillä yrityksen Amazonin S3-pilveen tallennetun datan perustella. Mikäli kehittäjä ei tule koneoppimisalgoritmeja, voi uusia sovelluksia kehittää myös neljällä uudella, valmiilla palvelulla.

Amazon Transcribe muuntaa puheen tekstiksi, joten S3-pilveen tallennetut audiotiedostot voidaan kääntää tekstitiedostoiksi. Translate kääntää tekstejä englannin ja kuuden muun kielen välillä (suomenkieli ei ole aivan ehti tulossa tuettavien joukkoon). Comprehend ymmärtää eri lähteistä tulevaa luonnollista kieltä ja tunnistaa niistä esimerkiksi henkilöitä, paikkoja, äivämääriä ja organisaatioita. Rekognition Video jäljittää ihmisiä, toimintoja ja tunnistaa esimerkiksi sopimatonta käyttäytymistä S3-tallennetuista videoista. Lisäksi sillä voidaan tehdä reaaliaikaista kasvontunnistusta.

 
 

Näin lataat sähköauton turvallisesti kotipistorasiasta

Sähköautoiluun liittyy paljon ennakkoluuloja ja virheellisiä käsityksiä. Yksi näistä liittyy sähköauton lataamiseen: voiko sähköauton ladata tavallisesta kotitalouspistorasiasta, vai pitääkö sähköauton ostajan ehdottomasti ostaa ja asennuttaa erillinen latauslaite? Molempia mielipiteitä esiintyy, ja totuus on tältä väliltä: tavallisesta pistorasiasta voi hyvin ladata, kunhan muistaa muutaman turvallisuusseikan.

Lue lisää...

UPS on tärkeä osa datan tallennusta

Innovatiiviset UPS-suunnittelutekniikat tuovat sekä paremman tehokkuuden että suorituskykyä.

Lue lisää...
 
ETN_fi The 1st ever ETNdigi is out! Ensimmäinen ETNdigi ilmestyi – lue vankka paketti IoT-tekniikasta https://t.co/AeNPCRgufC
ETN_fi What is Mindsphere IoT by Siemens?. Ilmari Veijola explains at ECF2018. https://t.co/PczsxwpCO4 @SiemensSuomi @ETN_fi
ETN_fi You dont need code to create an Android app. It can be done on Simulink and MATLAB models. See Antti Löytynoja at E… https://t.co/VJzXEfJoOM
ETN_fi See the @MinimaProcessor presentation at ECF18: https://t.co/m1znHqgj2E
ETN_fi Cut the power in IoT processors. @MinimaProcessor at Embedded Conference Finland 2018.
 
 

ny template