Services d’IA et de ML et processus de machine learning

Concepts de la technologie et des services du cloud AWS

Rahulraj Singh

Technical Product Manager

Qu’est-ce que l’IA et le ML ?

Intelligence artificielle

Simule l’intelligence humaine dans des machines
Couvre la résolution de problèmes, la reconnaissance vocale et l’apprentissage

Une icône circulaire représentant l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce que l’IA et le ML ?

Intelligence artificielle

Simule l’intelligence humaine dans des machines
Couvre la résolution de problèmes, la reconnaissance vocale et l’apprentissage

Machine learning

Sous-ensemble de l’IA
Se concentre sur l’apprentissage à partir des données

Deux icônes circulaires montrant le machine learning comme sous-ensemble de l’intelligence artificielle.

Offres IA et ML d’AWS

Services IA

Une icône montrant des services d’IA.

Services ML

Une icône montrant des services ML.

Frameworks ML

Une icône montrant l’infrastructure ML.

Workflow ML

Une icône montrant le processus ML.

Services d’IA et de ML

Une collection d’icônes représentant les services d’IA et de ML dans AWS.

Présentation des services IA d’AWS

Modèles préentraînés et auto-entraînés
Aucune base en machine learning requise

Une collection d’icônes représentant les services d’IA dans AWS.

Services IA d’AWS

Amazon Translate

Traduire du texte entre des langues

Un organigramme expliquant Amazon Translate.

Amazon Polly

Convertir du texte en voix naturelle et réaliste

Un organigramme expliquant Amazon Polly.

Services IA d’AWS

Amazon Lex

Créer des interfaces conversationnelles
Concevoir et déployer des chatbots

Une icône représentant des chatbots dans AWS.

Amazon Comprehend

Extraire des insights à partir de texte
Identifier sentiments, entités et langue

Une icône représentant l’extraction de sentiments depuis du texte.

Services IA d’AWS

Amazon Forecast

Créer des prévisions de séries temporelles précises

Une icône montrant des prévisions de séries temporelles.

Amazon CodeGuru

Automatiser les revues de code
Améliorer la qualité avec des recommandations intelligentes

Une icône montrant des revues de code intelligentes.

Services IA d’AWS

Amazon Rekognition

Analyser et reconnaître des objets dans des images
Analyse faciale et détection de sentiments dans des vidéos

Un organigramme expliquant la détection de sentiments faciaux.

Services ML dans AWS

Permettent de créer des modèles ML personnalisés
Pour des experts ML avec des cas d’usage spécifiques

Deux icônes représentant des services ML AWS.

Amazon SageMaker

Fonctionnalités clés

Service entièrement géré pour le cycle de vie ML de bout en bout
Notebooks Jupyter intégrés pour le développement
Entraînement et déploiement en un clic

Une icône montrant l’analytique prédictive.

Amazon SageMaker

Fonctionnalités clés

Service entièrement géré pour le cycle de vie ML de bout en bout
Notebooks Jupyter intégrés pour le développement
Entraînement et déploiement en un clic

Une icône montrant la vision par ordinateur.

Amazon SageMaker

Fonctionnalités clés

Service entièrement géré pour le cycle de vie ML de bout en bout
Notebooks Jupyter intégrés pour le développement
Entraînement et déploiement en un clic

Une icône montrant le traitement du langage naturel.

Amazon CodeWhisperer

Revue de code automatisée et optimisée par ML
Améliore la qualité et détecte les problèmes

Un schéma expliquant la fonctionnalité d’Amazon CodeWhisperer.

Frameworks ML

Frameworks open source pour divers workflows ML

Une icône montrant des frameworks open source.

Frameworks ML

Frameworks open source pour divers workflows ML

Déploiement robuste, scalable et fluide

Deux icônes montrant des frameworks open source et la durabilité et la scalabilité.

Frameworks ML

Frameworks open source pour divers workflows ML

Déploiement robuste, scalable et fluide

Couvre un large éventail d’usages

Des icônes montrant des frameworks open source, la durabilité et la scalabilité, et la flexibilité.

Services AWS pour les frameworks ML

Une icône montrant TensorFlow.

Développement et déploiement de modèles ML scalables sur AWS

Services AWS pour les frameworks ML

Des icônes montrant TensorFlow et PyTorch.

Développement et déploiement de modèles ML scalables sur AWS

Exécuter des systèmes de ML et à graphes computationnels à la volée

Services AWS pour les frameworks ML

Des icônes montrant TensorFlow, PyTorch et MxNet.

Développement et déploiement de modèles ML scalables sur AWS

Exécuter des systèmes de ML et à graphes computationnels à la volée

Entraînement distribué à grande échelle de réseaux neuronaux profonds

Exemple de pipeline ML

Une icône montrant le stockage de données dans S3.

Exemple de pipeline ML

Un schéma montrant SageMaker lisant des données depuis un bucket S3.

Exemple de pipeline ML

Un schéma expliquant la création d’un pipeline de machine learning dans AWS.

Exemple de pipeline ML

Un schéma expliquant la création d’un pipeline de machine learning dans AWS.

Passons à la pratique !

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