代表的なAIサービスとして、「AWS(Amazon Web Services)」「Azure」「Google Cloud」を紹介。

代表的なAIサービス

代表的なAIサービスとして、「AWS(Amazon Web Services)」「Azure」「Google Cloud」を紹介。

AWS(Amazon Web Services)

■概要

AWSでは、ビジネス向けに広範な機械学習およびAIサービスを提供している。

事前にトレーニング済みのAIサービスから「コンピュータビジョン」「言語」「レコメンデーション」「予測」などのサービスを選択して利用できる。

→AWS →AWS での機械学習

■主な特徴

事前トレーニング済み

AWSは「事前トレーニング済み」のAIサービスを提供しているため、すぐにアプリケーションやワークフローに組み込んで利用できる。

AIモデルは継続してトレーニングを実施しているため、高いAPI品質と精度が得られる。

包括的セキュリティ

クラウドプラットフォーム上に構築された各種AIサービスは、機械学習ワークロードをサポートする包括的なセキュリティ機能を提供する。

■ユースケース

レコメンデーション+予測

Amazon.comレベルのレコメンデーション機能を使用できる。

画像(動画)分析

メディアワークフローを自動化して意味を抽出できる。

テキスト分析

自然言語処理機能を使用して、非構造化テキストからインサイトと関係性を抽出できる。

ドキュメント分析

何百万のドキュメントを対象としたドキュメント分析を実施できる。

対話型エージェント

対話型エージェントを簡単に構築できる。

翻訳

翻訳機能により、多言語対応可能なアプリケーションを開発できる。

音声・テキスト変換

文章をリアルな音声に変換したり、人間の音声をテキスト化できる。

Azure

■概要

Azureの各種AIサービスを利用すると、「画像分析」「音声理解」「自然対話」「データを使用した予測」など実施できる。

→Azure →Azure AI

■主な特徴

ナレッジマイニング

「Azure Search」を使用して「ドキュメント」「イメージ」「メディア」など、さまざまなコンテンツから、「パターン発見」「リレーションシップ発見」「センチメント解釈」「キーフレーズ抽出」などを実施できる。

機械学習

「Azure Machine Learning」「Azure Databricks」「ONNX」などを使用して、機械学習モデルについて「ビルド」「トレーニング」「デプロイ」をすばやく簡単に行える。

クラウドとエッジ全体で統合的なデプロイと管理を実施できる。

ボットアプリ開発

事前トレーニングされたドメイン固有AIモデルコレクション「Cognitive Services」と、ボット開発環境「ボットサービス」を利用すると、業界最先端のAIモデルにアクセスできるボットアプリを開発できる。

Google Cloud

■概要

Google CloudのAI Platformを使用すると、「機械学習開発者」「データサイエンティスト」「データエンジニア」などは、コンセプト工程から本番環境工程まで対応できるML(機械学習)プロジェクトを実施できる。

各種データエンジニアリングツールを含むAI Platformの統合ツールチェーンにより、独自の機械学習アプリケーションを構築できる。

→Google Cloud →AI Platform

■主な特徴

AI Platformは、Googleのオープンソースプラットフォーム「Kubeflow」をサポートしているため、コードを大幅に変更しなくても、オンプレミスまたはGoogle Cloudで実行できる移植可能なMLパイプラインを構築できる。

AIアプリケーションを本番環境に導入すると、「TensorFlowツール」「TPUツール」「TFXツール」などの最先端のGoogle AIテクノロジーを利用できる。

■主な機能

MLプロジェクト構築するための多くの機能を備えている。
・データ準備機能
・構築機能
・管理機能
・共有機能 など

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