Q：
Amazon Web Services（AWS）は、クライアントのAI機会をどのように促進しますか？
A：Amazon Web Services（AWS）は、機械学習や深層学習プロジェクトを促進できるさまざまなリソースが必要なクライアント向けの高度に進化した包括的なクラウドスイートです。 主要なクラウドプロバイダーとして、AWSは、クライアントがAIインフラストラクチャを構築できるようにするために、専用の機械学習およびディープラーニングサービスを提供しています。
マーケティング資料によると、Amazonは3つの「AIスタックのレイヤー」で機械学習リソースを提供しています。1つ目はフレームワークツール、2つ目はAPI駆動型サービス、3つ目は機械学習プラットフォームです。
フレームワークに関して、AmazonはMXNetやTensorFlowなどのツールを含む「AWSディープラーニングAMI」を提供しています。 Amazonは、Amazon Machine ImageまたはAMIを「クラウド内の仮想サーバーであるインスタンスを起動するために必要な情報を提供するもの」と説明しています。 そのため、AMIは、ツールを使用し、エンタープライズ作業をサポートするシステムを構築するクライアントの手段です。
Amazonは、クライアントが開始した機械学習プロジェクトをサポートするAPI駆動型サービスも開発しました。 1つは、Amazonが消費者製品Alexaから構築された「Lex」アプリケーションであり、クライアントマシン学習プロセスで同様の役割を果たし、自然言語を処理し、クライアントがチャットボットやその他の通信要素をシステムに組み込むことを可能にします。 「Polly」と呼ばれる別のAPI駆動型サービスはテキストを音声に変換し、3番目のインスタンス「Rekognition」は画像処理ユーティリティです。
最後に、AWSは、機械学習環境の社内生産に関連するオーバーヘッドを回避するためにクライアントが使用できる機械学習プラットフォームを提供します。 Amazon Elastic MapReduce（EMR）のAmazon Machine LearningおよびApache Sparkは、AWSを使用して機械学習プロジェクトを開始するためのオプションです。 Amazon Machine Learningプラットフォームは、技術に詳しくないユーザーが機械学習スキルを開発するのに役立つガイダンスを提供します。 Amazonは、Web配信プラットフォーム上でリアルタイムの生産性を提供できる「非常にスケーラブルな」リソースと説明しています。 クライアントは、Apache Sparkを使用して、Hadoop関連の処理のためにAmazon EMRに適用することもできます。 これには、Apacheオープンソースツールのスペクトルを使用して、クライアントの必要な機能を作成することが含まれます。
AWSがクライアントの機械学習を容易にする方法はさまざまです。 AWSツールはElastic Compute Cloud（EC2）サービスと連携して、この種の「独自のビルド」機械学習オプションをクライアントに提供します。
