Die 10 besten AWS Machine Learning-Tools

Disney, Pinterest, Philips, Volkswagen Group, McDonald’s, Autodesk. Was haben diese Unternehmen gemeinsam? Internationale Anerkennung, jährliche Einnahmen in Milliardenhöhe und die Verwendung von AWS-Tools für maschinelles Lernen (ML), die die kontinuierliche Verbesserung und Personalisierung sowohl digitaler als auch physischer Produkte ermöglichen.

Lassen Sie uns direkt in die Top 10 AWS ML-Tools eintauchen, die die Datenverarbeitung in internationalen Unternehmen revolutioniert haben, und entdecken Sie, wie ML-basierte Vorhersagen die Benutzererfahrung verbessern, Verkaufstrichter optimieren, die Benutzersicherheit erhöhen und den Betriebsaufwand reduzieren können.

Ein personalisierter Ansatz für maschinelles Lernen

Jeder weiß, dass maschinelles Lernen ein mächtiges Werkzeug ist. Davon abgesehen funktionieren selbst erstklassige KI-Dienste nicht wie ein Zauberstab. Jedes Geschäftsproblem erfordert einen individuellen Ansatz, der Ihren Tech-Stack, die Fähigkeiten Ihrer Entwickler sowie den finanziellen Aspekt berücksichtigt. Wenn Sie jedoch die richtigen ML-Tools mit einer gewissen Aufsicht durch erfahrene Datenwissenschaftler oder Softwareentwickler kombinieren, können Sie eine maßgeschneiderte Lösung erstellen, die an die spezifischen Geschäftsziele angepasst ist.

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1. Amazon-Erkennung

Amazon Rekognition ermöglicht das Hinzufügen von vortrainierten oder maßgeschneiderten Computer-Vision-APIs zu Ihren Apps. Dieses ML-Tool ist in der Lage, Millionen von Bildern und Videos innerhalb von Sekunden zu scannen und Erkenntnisse aus dem analysierten Repository zu extrahieren. Nicht zuletzt ist Rekognition ein stark anpassbarer Dienst – daher ist es nicht übertrieben zu sagen, dass Sie damit praktisch alle Probleme im Zusammenhang mit der Bildanalyse lösen können.

Top-Features:

• Inhaltsmoderation: Erkennung unangemessener oder unerwünschter Bilder, Anzeigen und Videos
• Gesichtserkennung und -analyse: Erkennung und Analyse von Gesichtsattributen (z. B. offene Augen, Lächeln, Gesichtsbehaarung)
• Labels: Erkennen von Objekten, Szenen und Aktivitäten (z. B. „Klavier spielen“ oder „lernen“)
• benutzerdefinierte Etiketten: Erkennen von Markenlogos oder anderen Objekten, die für die eigenen Geschäftsanforderungen spezifisch sind
• Texterkennung: Extrahieren von schiefem oder verschwommenem Text aus Bildern oder Videos.

Anwendungsfälle:

• Moderation von nutzergenerierten Inhalten (UGC) in sozialen Medien
• Überprüfung der Online-Benutzeridentität
• Verbesserung von Heimautomatisierungsdiensten durch Bereitstellung passender, zeitnaher Warnungen  
• Klassifizieren von Maschinenteilen in einer Montagelinie
• Erkennen von Autokennzeichen von Verkehrskameras.

2. Amazon personalisieren

Amazon Personalize ist eine vollautomatische Empfehlungsmaschine, die die Umsetzung personalisierter Empfehlungen in Echtzeit basierend auf Benutzeraktivität, Artikel- und Benutzerähnlichkeit ermöglicht. Das Tool verwendet fortschrittliche ML-Modelle und Ereignisverfolgung, um ein vollständig angepasstes Erlebnis zu bieten, sich ändernden Benutzeranforderungen gerecht zu werden und das Engagement und die Konversionsraten schrittweise zu verbessern.

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Top-Features:

• Hochwertige Echtzeit-Empfehlungen: Erstellung detaillierter Vorschläge, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Benutzer eingehen, sowie Entwicklung von Empfehlungen für neue Benutzer (ohne historische Daten)
• Einfache Integration über Kanäle und Geräte hinweg: Bereitstellung eines einzigartigen Erlebnisses während der gesamten Benutzerreise
• Datenschutz und Privatsphäre: Die gesammelten Daten werden verschlüsselt und nur verwendet, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen
• Reduzierte Entwicklungszeit: Implementierung eines maßgeschneiderten, ML-gestützten Empfehlungssystems in Tagen, nicht Monaten.

Anwendungsfälle:

• personalisierte Inhaltsempfehlung (z. B. basierend auf Benutzeraktivität) in einer neuen sozialen App
• Erhöhung des Inhaltskonsums durch Bereitstellung personalisierter Empfehlungen für E-Books, Musik und Videos
• Verbesserung der Marketingkommunikation durch personalisierte Push-Benachrichtigungen oder Marketing-E-Mails.

3. Amazon verstehen

Amazon Comprehend ist ein Natural Language Processing (NLP)-Service, der maschinelles Lernen nutzt, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu extrahieren. Dieses AWS-Tool wendet Stimmungsanalyse, Wortartextraktion und Tokenisierung an, um kritische Textmerkmale zu erkennen, was hilfreich sein kann, z. B. bei der Klassifizierung von Umfragen zur Kundenzufriedenheit.

Top-Features:

• Vereinfachter Dokumentenverarbeitungs-Workflow: Extrahieren von Text, Schlüsselsätzen, Themen und mehr aus Verträgen oder Formularen
• Datenschutz und Privatsphäre: Identifizieren und Sichern von personenbezogenen Daten (PII) aus Dokumenten
• qualitative Forschung: Aufdecken von Benutzererkenntnissen aus einem Text in Produktbewertungen, E-Mails oder Helpdesk-Tickets.

Anwendungsfälle:

• automatisierte Kategorisierung von Supportanfragen durch Erkennung der Kundenstimmung
• erweiterte Indexierung von Produktbewertungen nach Schlüsselbegriffen, Stimmung und Kontext
• Verwaltung von Finanzdokumenten, z. B. Extrahieren und Klassifizieren von Einheiten aus Blättern und Auszügen.

4. Amazon Lex

Amazon Lex ermöglicht die Erstellung von Konversationsschnittstellen für Apps, die sowohl Text als auch Sprache unterstützen. Dieses Tool versteht die Absicht, behält den Kontext bei und automatisiert einfache Aufgaben in vielen Sprachen.

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Top-Features:

• Absichtsbewusste KI: Automatisierung einfacher Aufgaben in verschiedenen Sprachen, während die Absicht verstanden und der Kontext beibehalten wird
• reduzierte Design- und Entwicklungszeit: Design von Chatbots basierend auf bereits vorhandenen Transkripten
• mühelose Verbindung mit anderen AWS-Services .

Anwendungsfälle:

• Implementieren eines Voice-Chatbots für einen E-Commerce-Webdienst, der operative Benutzeranfragen beantworten kann
• Ermöglichung von Self-Service-Funktionen in einer Gesundheits-App, z. B. die Buchung eines Arzttermins, ohne einen menschlichen Agenten zu erreichen
• Automatisierung von FAQ-Antworten .

5. Amazon Polly

Polly ist ein Cloud-Dienst, der Deep-Learning-Algorithmen verwendet, um Text in lebensechte Sprache umzuwandeln. Es unterstützt derzeit männliche und weibliche Stimmen in 31 Sprachen (einschließlich Japanisch, Chinesisch, Koreanisch und Arabisch) und verarbeitet Zeit, Daten, Einheiten, Brüche und Abkürzungen. Vor kurzem hat AWS die Brand Voice-Funktion eingeführt, die es ermöglicht, mit Hilfe des Amazon Polly-Entwicklerteams eine exklusive NTTS-Stimme zu erstellen.

Top-Features:

• natürliche, menschenähnliche Text-to-Speech-Stimmen: flüssige Aussprache, große Auswahl an männlichen und weiblichen Stimmen, Dutzende von Sprachen verfügbar
• Erstellen von Sprachdateien: Polly ermöglicht das Wiedergeben und Speichern von generierter Sprache
• Echtzeit-Streaming: schnelle Reaktionszeit, sodass Apps/Benutzer die Stimmen sofort wiedergeben können.

Anwendungsfälle:

• Erstellen von Video-Tutorial-Inhalten, ohne dass echte Personen erforderlich sind
• Entwicklung einer hochgradig personalisierten, künstlichen Sprachkonversation in mehreren Sprachen (mithilfe von Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Transcribe und Amazon Translate)
• Texthervorhebung im Karaoke-Stil in einer E-Learning-App.

6. Amazon Transcribe

Amazon Transcribe bietet eine API zum Konvertieren von Sprache in Text. Mit diesem AWS-Tool erhalten Sie hochwertige, intelligente Echtzeit-Transkriptionen – z. B. abgestimmt auf High- oder Low-Fidelity-Audio.

Hauptmerkmale:

• Sammeln von Erkenntnissen aus Audio- und Videodateien: Extrahieren von Informationen aus Kundenanrufen, klinischen Gesprächen und mehr
• verbesserte Genauigkeit: Entwicklung benutzerdefinierter, domänenspezifischer Modelle
• automatische Spracherkennung
• Datenschutz und Privatsphäre: Verschleierung sensibler Kundeninformationen.

Anwendungsfälle:

• Entwicklung einer Audio-zu-Text-Konverter-App
• Kundenanrufanalyse
• Konvertieren von Audio- und Video-Assets in Textarchive
• Erstellen von Untertiteln zur Verbesserung der Zugänglichkeit in einer mobilen App.

7. Amazon Übersetzer

Amazon Translate nutzt neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle, um schnelle, qualitativ hochwertige und natürlich klingende Textübersetzungen zu liefern. Dieses AWS-Tool unterstützt 75 Sprachen und passt das Vokabular an, indem es bestimmte Ausdrücke definiert oder Markennamen hochlädt.

Hauptmerkmale:

• Kontinuierliche Verbesserung: Immer genauere Übersetzungen basierend auf einem wachsenden Datenbestand
• sofortige On-Demand-Übersetzungen und effiziente Massenübersetzungen
• Personalisierung : Generieren einer personalisierten Ausgabe, die der einzigartigen Markenterminologie entspricht
• Vielseitigkeit: Übersetzen verschiedener Inhaltsformate, einschließlich docx-, pptx-, xlsx- und HTML-Dokumente.

Anwendungsfälle:

• Übersetzen von Echtzeitinhalten in sozialen Medien
• Stimmungsanalyse in verschiedenen Sprachen und Ländern (mit Amazon Translate und Amazon Comprehend)
• Sprachübergreifende Kommunikation zwischen App- Benutzern.

8. Amazon Textract

Amazon Textract ist ein ML-Dienst, der automatisch gedruckten Text, Handschrift, Formulare und Tabellen aus jedem gescannten Dokument extrahiert. Das Tool ermöglicht menschliche Überprüfungen, PII zu überprüfen, und verschlüsselt die gesammelten Daten, um strenge Datenschutzstandards zu erfüllen.

Hauptmerkmale:

• keine manuelle Konfiguration erforderlich: automatische Extraktion von Text und strukturierten Daten (Tabellen, Formulare) aus gedruckten Dokumenten
• Intelligente Texterkennung: Extrahieren von Beziehungen und Strukturen aus den analysierten Daten.

Anwendungsfälle:

• Extrahieren bestimmter Teile von Dokumenten aus einer umfangreichen Datenbank
• Extrahieren von Geschäftsdaten aus Finanzformularen , um Kreditanträge zu beschleunigen.

9. Amazon Lookout für Vision

Lookout for Vision senkt die Betriebskosten, indem Fehler oder Anomalien in laufenden Prozesslinien erkannt werden. Dieses ML-Tool hilft, die Produktqualität zu verbessern und unerwartete technische Probleme zu vermeiden.

Hauptmerkmale:

• Automatisierte Qualitätskontrolle: Erkennen von Schäden oder Anomalien während des gesamten Produktionsprozesses
• Bestimmung fehlender Komponenten
• Kontinuierliche Verbesserung: Ständige Überprüfung der Modellvorhersagen.

Anwendungsfälle:

• Erkennen von Fehlern in der Produktionslinie für Keramikfliesen in Echtzeit
• Autoschadenerkennung
• Automatische Erkennung von Krebsgewebe – Durch die Analyse mikroskopischer Bilder von Geweben mit sichtbaren Krebszellen kann Lookout eine Modellvorhersage erstellen und automatisch weitere Anomalien erkennen.

10. Amazon OpenSearch-Dienst

Amazon OpenSearch Service bietet personalisierte Suchmöglichkeiten, die es Benutzern ermöglichen, alle verfügbaren Bereiche, Dokumente und Datenbanken zu durchsuchen – bis hin zu Petabyte an unstrukturierten Daten. OpenSearch reduziert den Betriebsaufwand durch automatisierte Bereitstellung und verbessert gleichzeitig die Leistungsanalysefunktionen.

Hauptmerkmale:

• schnelle, elastische Suche und Analyse unstrukturierter Daten (Beiträge, Benutzer, Protokolle, Datenbanken)
• Sicherheitsverwaltung: Analysieren von Protokollen aus verschiedenen Quellen in Ihrem Netzwerk.

Anwendungsfälle:

• Überwachung und Debugging von Apps
• Bedrohungserkennung in Echtzeit

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Maschinelles Lernen ermöglicht es Unternehmen, ihre Produkte zu verbessern, indem sie einen tadellosen Kundenservice bieten, die Betriebsgeschwindigkeit erhöhen und neue Geschäftsfelder erschließen. AWS-Tools wiederum ermöglichen die schnelle Implementierung intelligenter, personalisierter Lösungen, die Benutzern in jeder Phase ihrer Geschäftsreise alles bieten, was sie benötigen.

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