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Machine learning, presente e futuro della tecnologia secondo Aws

Secondo Giulio Soro, Head of Machine Learning di Aws, siamo entrati appieno nell’epoca d’oro del machine learning, e al tempo stesso lo sviluppo di algoritmi e applicazioni pratiche ha ancora un enorme margine di crescita.

Il vero volano del ML è stato senza dubbio il cloud computing per almeno due ragioni: prima di tutto l’enorme potenza di calcolo disponibile e in secondo luogo la possibilità di sfruttare i big data, attività quasi impossibile on premise.

Secondo il manager di Aws, il cloud è una tecnologia “democratizzante”, in grado di offrire servizi e storage tanto a una grande impresa quanto a una piccola startup.

Questo consente a tutti i talenti di mettersi in gioco; secondo Soro il machine learning è una tecnologia troppo importante e potente per essere riservata ad una ristretta elite.

Si tratta di una visione strategica che abbiamo spesso rilevato nei dialoghi con il management di Aws e che è largamente condivisibile.

Il legame con gli sviluppatori è molto forte e basato sulla capacità di Aws di offrire la massima apertura possibile  e un supporto allo stato dell’arte, come ad esempio Aws Machine Learning Lab.

Il laboratorio per le soluzioni di Amazon Machine Learning associa il team di un cliente ad esperti di Aws per aiutare le organizzazioni a identificare e creare soluzioni di machine learning per affrontare le opportunità di con il più alto ritorno sull’investimento.

Attraverso workshop di scoperta e sessioni di ideazione, ML Solutions Lab “lavora a ritroso” dai problemi aziendali per fornire una roadmap di casi d’uso prioritari con un piano di implementazione per affrontarli.

In questo modo è possibile procedere gradualmente attraverso il processo di sviluppo di una soluzione basata sull’apprendimento automatico per la realtà cliente.

Inoltre, Aws offre anche corsi di formazione per aumentare il livello di esperienza nel machine learning nei team delle organizzazioni, inclusi formazione per sviluppatori, formazione per leader aziendali e un evento pratico attraverso il programma ML Embark.

Il programma AWS Machine Learning Embark combina la formazione, il coaching e il supporto all’implementazione necessari per avviare e trasformare il percorso del team di sviluppo di un’azienda.

Giulio Soro
Giulio Soro

Iniziare con l’apprendimento automatico significa aggiungere un pari quantitativo di tecnologia e cambiamento culturale. Molte organizzazioni hanno difficoltà anche solo per sapere da dove cominciare, perché non ci sono schemi ben compresi da seguire.

Il programma AWS Machine Learning Embark è progettato per avviare una azienda nel viaggio verso il successo del machine learning. Il contenuto si basa su anni di comprovato successo nell’aiutare le organizzazioni ad adottare il machine learning, nonché sul percorso di Amazon per mettere il machine learning al primo posto in tutte le aree dell’attività.

Il programma inizia con un workshop interattivo per identificare il giusto problema aziendale da affrontare, seguito da una formazione pratica per aumentare rapidamente le capacità di apprendimento automatico dell’azienda attraverso l’applicazione pratica.

In conclusione, Soro ci ha confidato che la creatività dei clienti è una delle migliori soddisfazioni del suo gruppo di lavoro. Vedere quanto impegno e intuizione vengano riversati sulle tecnologie di machine learning di Aws è un grande stimolo a mettere a disposizione tecnologie sempre più abilitanti.

1 COMMENTO

  1. Le motivazioni palesi sono ottime. Purtroppo la democratizzazione viene intesa come la possibilità di comprare agevolmente ed usare confortevolmente app più o meno personalizzate prodotte da poche majors.

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