As 10 melhores ferramentas de aprendizado de máquina da AWS

Disney, Pinterest, Philips, Grupo Volkswagen, McDonald's, Autodesk. O que essas empresas têm em comum? Reconhecimento internacional, receitas anuais de bilhões de dólares e o uso de ferramentas de machine learning (ML) da AWS que permitem o aprimoramento e a personalização contínuos de produtos digitais e físicos.

Vamos mergulhar direto nas 10 principais ferramentas de AWS ML que revolucionaram o processamento de dados em empresas internacionais e descobrir como as previsões baseadas em ML podem melhorar a experiência do usuário, otimizar os funis de vendas, aumentar a segurança do usuário e reduzir a sobrecarga operacional.

Uma abordagem personalizada para aprendizado de máquina

Todo mundo sabe que o aprendizado de máquina é uma ferramenta poderosa. Dito isto, mesmo os serviços de IA de alto nível não funcionam como uma varinha mágica. Cada problema de negócios requer uma abordagem individual, levando em consideração sua pilha de tecnologia, as habilidades de seus desenvolvedores, bem como o aspecto financeiro. No entanto, combinar as ferramentas de ML certas com alguma supervisão de cientistas de dados experientes ou desenvolvedores de software permitirá que você crie uma solução sob medida e adaptada às metas de negócios específicas.

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1. Reconhecimento da Amazônia

O Amazon Rekognition permite a adição de APIs de visão computacional pré-treinadas ou feitas sob encomenda aos seus aplicativos. Essa ferramenta de ML é capaz de escanear milhões de imagens e vídeos em segundos e extrair insights do repositório analisado. Por último, mas não menos importante, o Rekognition é um serviço altamente personalizável – portanto, não é exagero dizer que permite resolver praticamente todos os problemas relacionados à análise de imagens.

Principais recursos:

• moderação de conteúdo: detecção de imagens, anúncios e vídeos inadequados ou indesejados
• detecção e análise de rosto: detectar e analisar atributos faciais (por exemplo, olhos abertos, sorriso, pêlos faciais)
• rótulos: reconhecer objetos, cenas e atividades (como “tocar piano” ou “estudar”)
• rótulos personalizados: detectar logotipos de marcas ou outros objetos específicos para as necessidades de negócios de uma pessoa
• detecção de texto: extrair texto distorcido ou desfocado de imagens ou vídeos.

Casos de uso:

• moderando o conteúdo gerado pelo usuário (UGC) nas mídias sociais
• verificação de identidade do usuário on-line
• melhorar os serviços de automação residencial, fornecendo alertas adequados e oportunos  
• classificação de peças de máquinas em uma linha de montagem
• detectar números de placas de carros de câmeras de trânsito.

2. Amazon Personalizar

O Amazon Personalize é um mecanismo de recomendação totalmente automatizado que permite a implementação de recomendações personalizadas em tempo real com base na atividade do usuário, item e similaridade do usuário. A ferramenta usa modelos avançados de ML e rastreamento de eventos para oferecer uma experiência totalmente personalizada, atender às necessidades dos usuários em constante mudança e melhorar gradualmente as taxas de engajamento e conversão.

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Principais recursos:

• recomendações de alta qualidade e em tempo real: criar sugestões detalhadas que respondam às necessidades específicas dos usuários, bem como desenvolver recomendações para novos usuários (sem dados históricos)
• fácil integração entre canais e dispositivos: proporcionando uma experiência única em toda a jornada do usuário
• proteção de dados e privacidade: os dados coletados são criptografados e usados ​​apenas para criar recomendações personalizadas
• tempo de desenvolvimento reduzido: implementando um sistema de recomendação customizado baseado em ML em dias, não em meses.

Casos de uso:

• recomendação de conteúdo personalizado (por exemplo, com base na atividade do usuário) em um novo aplicativo social
• aumentando o consumo de conteúdo, fornecendo recomendações personalizadas de e-books, músicas e vídeos
• melhorar a comunicação de marketing por meio de notificações push personalizadas ou e-mails de marketing.

3. Amazon Compreender

O Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) que usa machine learning para extrair insights de dados textuais não estruturados. Essa ferramenta da AWS aplica análise de sentimento, extração de parte do discurso e tokenização para detectar recursos de texto críticos, que podem ser úteis, por exemplo, na classificação de pesquisas de satisfação do cliente.

Principais recursos:

• fluxo de trabalho de processamento de documentos simplificado: extração de texto, frases-chave, tópicos e muito mais de contratos ou formulários
• proteção de dados e privacidade: identificando e protegendo informações de identificação pessoal (PII) de documentos
• pesquisa qualitativa: descobrindo insights do usuário a partir de um texto em análises de produtos, e-mails ou tíquetes de suporte técnico.

Casos de uso:

• categorização automatizada de solicitações de suporte, detectando o sentimento do cliente
• indexação avançada de análises de produtos por frases-chave, sentimento e contexto
• gerenciamento de documentos financeiros, por exemplo, extração e classificação de entidades de planilhas e demonstrativos.

4. Amazon Lex

O Amazon Lex permite a criação de interfaces de conversação para aplicativos que oferecem suporte a texto e voz. Essa ferramenta entende a intenção, mantém o contexto e automatiza tarefas simples em vários idiomas.

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Principais recursos:

• IA com reconhecimento de intenção: automatizando tarefas simples em diferentes idiomas enquanto entende a intenção e mantém o contexto
• tempo reduzido de design e desenvolvimento: projetando chatbots com base em transcrições já existentes
• conexão sem esforço com outros serviços da AWS .

Casos de uso:

• implementação de um chatbot de voz para um serviço web de comércio eletrônico que pode responder a consultas de usuários operacionais
• habilitar recursos de autoatendimento em um aplicativo de saúde, por exemplo, agendar uma consulta médica sem entrar em contato com um agente humano
• automatizando respostas de perguntas frequentes .

5. Amazon Polly

Polly é um serviço de nuvem que usa algoritmos de aprendizado profundo para converter texto em fala realista. Atualmente, ele suporta vozes masculinas e femininas em 31 idiomas (incluindo japonês, chinês, coreano e árabe) e lida com hora, datas, unidades, frações e abreviações. Recentemente, a AWS lançou o recurso Brand Voice, que permite criar uma voz NTTS exclusiva com a ajuda da equipe de desenvolvimento do Amazon Polly.

Principais recursos:

• vozes text-to-speech naturais, semelhantes às humanas: pronúncia fluida, ampla seleção de vozes masculinas e femininas, dezenas de idiomas disponíveis
• criando arquivos de fala: Polly permite a reprodução e armazenamento de fala gerada
• streaming em tempo real: tempo de resposta rápido, permitindo que aplicativos/usuários reproduzam as vozes imediatamente.

Casos de uso:

• criando conteúdo de tutorial em vídeo sem a necessidade de pessoas reais
• desenvolver uma conversa de voz artificial altamente personalizada em vários idiomas (usando Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Transcribe e Amazon Translate)
• realce de texto no estilo karaokê em um aplicativo de e-learning.

6. Transcrição da Amazon

O Amazon Transcribe fornece uma API para converter fala em texto. Essa ferramenta da AWS permite obter transcrições de alta qualidade, inteligentes e em tempo real – por exemplo, ajustadas para áudio de alta ou baixa fidelidade.

Características principais:

• coleta de informações de arquivos de áudio e vídeo: extração de informações de chamadas de clientes, conversas clínicas e muito mais
• precisão aprimorada: desenvolvimento de modelos personalizados específicos de domínio
• identificação automática de idioma
• proteção de dados e privacidade: mascarando informações confidenciais do cliente.

Casos de uso:

• desenvolvendo um aplicativo conversor de áudio para texto
• análise de chamadas do cliente
• convertendo ativos de áudio e vídeo em arquivos de texto
• criando legendas para aumentar a acessibilidade em um aplicativo móvel.

7. Amazon Tradutor

O Amazon Translate explora redes neurais e modelos de aprendizado profundo para fornecer traduções de texto rápidas, de alta qualidade e com som natural. Essa ferramenta da AWS oferece suporte a 75 idiomas e personaliza o vocabulário definindo frases específicas ou fazendo upload de nomes de marcas.

Características principais:

• melhoria contínua: traduções cada vez mais precisas com base em um conjunto de dados em expansão
• traduções instantâneas sob demanda e traduções em massa eficientes
• personalização: gerando uma saída personalizada em conformidade com a terminologia única da marca
• versatilidade: traduzindo diferentes formatos de conteúdo, incluindo documentos docx, pptx, xlsx e HTML.

Casos de uso:

• traduzindo conteúdo em tempo real nas mídias sociais
• análise de sentimentos realizada em diferentes idiomas e países (usando Amazon Translate e Amazon Comprehend)
• comunicação multilíngue entre usuários do aplicativo.

8. Texto Amazon

O Amazon Textract é um serviço de ML que extrai automaticamente texto impresso, manuscrito, formulários e tabelas de qualquer documento digitalizado. A ferramenta permite que análises humanas verifiquem PII e criptografa os dados coletados para atender aos rígidos padrões de privacidade de dados.

Características principais:

• sem necessidade de configuração manual: extração automática de texto e dados estruturados (tabelas, formulários) de documentos impressos
• reconhecimento inteligente de texto: extraindo relacionamentos e estrutura dos dados analisados.

Casos de uso:

• extrair partes específicas de documentos de um extenso banco de dados
• extrair dados de negócios de formulários financeiros para acelerar pedidos de empréstimo.

9. Amazon Lookout for Vision

O Lookout for Vision reduz os custos operacionais ao detectar defeitos ou anomalias em linhas de processo ao vivo. Essa ferramenta de ML ajuda a melhorar a qualidade do produto e evitar problemas técnicos inesperados.

Características principais:

• controle de qualidade automatizado: detecção de danos ou anomalias durante todo o processo de produção
• determinando componentes ausentes
• melhoria contínua: verificação constante das previsões do modelo.

Casos de uso:

• detecção de defeitos na linha de produção de revestimentos cerâmicos em tempo real
• detecção de danos no carro
• detecção automática de tecido canceroso – analisando imagens microscópicas de tecidos com células cancerígenas visíveis, o Lookout pode criar uma previsão de modelo e detectar automaticamente outras anomalias.

10. Serviço Amazon OpenSearch

O Amazon OpenSearch Service oferece possibilidades de pesquisa personalizadas, permitindo que os usuários naveguem em todos os espaços, documentos e bancos de dados disponíveis – até petabytes de dados não estruturados. O OpenSearch reduz a sobrecarga operacional com provisionamento automatizado enquanto aprimora os recursos de análise de desempenho simultaneamente.

Características principais:

• pesquisa e análise rápida e elástica de dados não estruturados (posts, usuários, logs, bancos de dados)
• gerenciamento de segurança: analisando logs de diferentes fontes em sua rede.

Casos de uso:

• aplicativos de monitoramento e depuração
• detecção de ameaças em tempo real

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O aprendizado de máquina permite que as empresas aprimorem seus produtos fornecendo atendimento impecável ao cliente, aumentando a velocidade da operação e explorando novas áreas de negócios. As ferramentas da AWS, por sua vez, permitem a implementação rápida de soluções inteligentes e personalizadas, fornecendo aos usuários tudo o que eles precisam em todas as etapas de sua jornada de negócios.

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