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Aws fra intelligenza artificiale e machine learning

Aws lavora su una pletora di fronti e fra questi sicuramente un ruolo di primo piano appartiene a intelligenza artificiale e machine learning.

Ne abbiamo parlato a Las Vegas in occasione dell’Aws re:Invent con Joel Minnick, Head of Product Marketing – Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning di Amazon Web Services.

Uno dei principali obiettivi di Aws, ci ha detto Minnick è sviluppare e rendere disponibile per i clienti ed i partner una solida tecnologia di intelligenza artificiale, e SageMaker ne è l’incarnazione più concreta.

Amazon SageMaker permette a tutti gli sviluppatori e data scientist di creare, formare e distribuire rapidamente modelli di apprendimento automatico. in sintesi, si tratta di un servizio completamente gestito che copre l’intero flusso di lavoro dell’apprendimento automatico.

Le novità annunciate durante l’anno sono state tutte nel senso di implementare sempre più funzioni basate su machine learning per rispondere alle concrete esigenze del mercato.

La concretezza di Aws è un il vero mantra della società americana, che intende mettere in mostra una capacità non comune di capire le esigenze e le debolezze delle aziende clienti, talvolta meglio di quanto pososno fare le stesse.

Un esempio di indubbia efficacia è SageMaker Autopilot, che è in grado di gestire e migliorare le strategie di autoapprendimento del machine learning, elevando la portata di questa tecnologia.

amazon sagemaker autopilot

Amazon SageMaker Autopilot costituisce un passo avanti notevole rispetto alle tradizionali tecniche di AutoML, in quanto permette di stabilire con estrema precisione su quali dati di un determinato set si vuole sfruttare l’apprendimento automatico, avendo un totale controllo sul flusso di dati, potendo conseguentemente intervenire per migliorare l’apprendimento ed evitando di dover correggere errori intercorsi.

Minnick ha indicato nella capacità di ascolto della customer base uno driver principali dello sviluppo delle soluzioni di Aws. Il manager ci ha rivelato un dato illuminante: il 90% dello sviluppo è di derivazione diretta delle esigenze dei clienti e dei prospect.

La relazione con i clienti è tanto importante quanto sfidante ma è un percorso, tuttavia, non privo di difficoltà.

Non di rado n cliente viene “guidato” in una customer journey che parte dalla piena comprensione delle esigenze e dei punti deboli del proprio business, per arrivare a delineare con precisione quali parti di esso possono essere abilitate dalle tecnologie create da Aws. Uno sforzo di traduzione non alla portata di chiunque.

Amazon Web Services ha saputo interpretare al meglio questo ruolo, giustificando in pieno la propria posizione di leadership sul mercato.

Per quanto riguarda la specifica situazione del mercato italiano (e più in generale delle Pmi) le tecnologie di machine learning e Intelligenza artificiale sono adatte più ad aziende di medio-grandi dimensioni.

Abbiamo condiviso l’opinione di Minnick sull’alto valore delle soluzioni XaaS (everything as a service): è grazie a esse che è possibile abilitare un livello elevato di trasformazione digitale per aziende che altrimenti non sarebbero in grado di evolvere a sufficienza per competere in un mondo sempre più globale.

trasformazione digitale

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