各社aiクラウドについてウォッチ。
今回はaws。３つのレイヤーに分けて構築されてるそう。
こちらの記事です。
https://aws.amazon.com/jp/blogs/ai/welcome-to-the-new-aws-ai-blog/
100人に "人工知能"の定義を尋ねると、100以上の回答が得られます。 AWSでは、視覚認識、音声認識、意思決定、翻訳などの人間レベルのインテリジェンスが必要なタスクを実行できるサービスまたはシステムとして定義します。この新しいAWSブログでは、詳細な技術コンテンツ、カスタマーストーリー、新機能発表などで、これらの分野などをカバーします。
高度なAIシステムの構築に関連する課題は、大部分がスケールに左右されます。データセットは大きく、トレーニングは計算量が多く、予測を推論することは、規模の小さい、または低消費電力のモバイルデバイスでは困難です。顧客はAWSを使用してこれらの一般的な問題を長年にわたって解決してきました。要求に応じてストレージ、GPU、CPU、IoTサービスにアクセスできるようになったのは、生産現場のインテリジェントシステムに最適です。 AmazonとAWSの両方の顧客にとって、AWSはAIの重心となっています。
自律的な運転のためのコンピュータビジョンシステムからFDA承認の医療画像化まで、AWSは既存製品の革新を推進してきました。また、Netflix、Pinterest、Airbnb、GE、Capital One、Wolfram Alphaなど、また、アマゾンでは、ロボットの充実による注文受注時間の短縮、X線（テーマや文字、ビデオやテキストでのインタラクションの表示）などの新機能の作成、Amazon Echoなどの新しい体験の実現にも幅広く使用されています、Alexa、または新しい深遠な学習機能を備えたラインフリーのチェックアウトのない食料雑貨店、Amazon Go（現在はシアトルのベータテスト中）があります。
私たちのビジョンは、できるだけ多くの開発者に知性を提供するために、顧客とAIに焦点を当てた何千人ものエンジニアから得た専門知識と教訓を使用し、技術レベルにかかわらずAIを誰にでも利用できるようにすることですスキルまたは能力。今日では、AWSのインフラストラクチャとネットワークの上位に位置する3つの主要レイヤーに分かれています。これを総称して「Amazon AI」と呼びます。
AIモデルを実装するために必要な技術的スキルを持っていない開発者や、訓練するための高品質の「真実の」データがない開発者にとっては、Amazonの画像認識と顔認識分析、Amazon-Pollyによるテキスト音声変換、会話型チャットボットを構築するための自動音声認識と自然言語理解サービスであるAmazon Lexなどがあります。ここで必要となる深い学習の専門知識はありません：AWSコンソールを訪れて始めましょう。
従来のデータを使用してカスタムモデルを構築したいお客様には、AIトレーニングとモデルホスティングの導入と管理に関連する未分化の重労働を取り除く一連のAIプラットフォームを提供しています。Amazon Machine Learningカスタム線形モデルの時間予測）とAmazon EMR（SparkとSpark MLサポート）
最後に、私たちはAIエンジンを提供しています。これは、オープンソースの学術研究者やデータ科学者にとって、便利なマシンイメージにあらかじめインストールされた最先端の洗練されたインテリジェントシステムを構築するためのフレームワークです。 Apache MXNet、TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、CNTKなどのエンジンは、カスタムモデルのトレーニングに柔軟なプログラミングモデルを提供します。私たちの好きな、そしてAmazonで選ばれている深いラーニングエンジンは、数百のGPUにほぼ直線的に拡大するApache MXNetです。新しいカスタムIntelプロセッサやフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）からどこでも実行できる効率的なモデルを訓練します。 Amazon EC2、AWS Lambda、ロボットとドローンの組み込み機器へ
AI研究の最先端の学界にいても、アプリケーションにインテリジェンスを追加する簡単な方法を求めている開発者でも、世界最高レベルの科学技術チームがサポートする、最も幅広いAIサービスを提供します。
今日、AIは大多数の開発者にとって重要な話題です（Mark Cubanは最近、「恐竜」にならないようにするために、これを最も重要な技術と語りました）が、AIの出現はまだ非常に早い 。 このブログでは、チュートリアル、ガイダンス、ベストプラクティス、ヒントなどを通してAIを探求します。