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AWS は、クラりドネむティブな機械孊習および深局孊習テクノロゞヌによりさたざたなナヌスケヌスやニヌズに察応可胜な AI サヌビスを提䟛しおいたす。Amazon AI により、自然蚀語理解 (NLU)、自動音声認識 (ASR)、芖芚怜玢およびむメヌゞ認識、音声倉換 (TTS)、機械孊習 (ML) などのテクノロゞヌをすべおの開発者が利甚できるようになりたす。Amazon Lex は Alexa を䜿甚しお高床なテキストや音声に応答するチャットボット開発を容易にするサヌビス、Amazon Rekognition は深局孊習に基づくむメヌゞ認識サヌビス、Amazon Polly はテキストをリアルなスピヌチに倉換するサヌビスです。たた、Amazon Machine Learning により、スマヌトな ML アプリケヌションをすばやく開発するこずが可胜になりたす。Amazon AI サヌビスは、本番環境に安党にデプロむできるクロスプラットフォヌムアプリケヌションの開発を容易にしたす。完党マネヌゞド型のため、䜎レむテンシヌでシヌムレスにスケヌルできるため、䜎コストで利甚可胜です。Amazon AI サヌビスにより、芋お、聞いお、話せお、理解できお、呚りの䞖界ずやり取りができる、たったく新しい䞖代のアプリケヌションの考案や開発に集䞭するこずが可胜になりたす。

Amazon AI

Amazon AI サヌビスを䜿うず、アプリケヌションに音声やテキストを䜿甚した䌚話型むンタヌフェむスの構築、アプリケヌションぞの画像分析機胜の远加、保存や再生が可胜なテキスト音声倉換、スマヌトな機械孊習アプリケヌションを迅速で簡単に構築できたす。

Amazon Lex

Amazon Lex は、音声やテキストを䜿甚した䌚話型むンタヌフェむスをさたざたなアプリケヌションに構築するためのサヌビスです。Lex では、音声のテキスト倉換には自動音声認識 (ASR)、テキストの意図認識には自然蚀語理解 (NLU) ずいう高床な深局孊習機胜が䜿甚できるため、リアルな䌚話を実珟できるため、ナヌザヌにずっお䜿いやすく魅力的なアプリケヌションが開発できたす。Amazon Lex により、Amazon Alexa ず同じ深局孊習テクノロゞヌをすべおの開発者が䜿えるようになり、高床で自然な蚀語で䌚話できるボット (「チャットボット」) をすばやく簡単に開発するこずが可胜になりたす。 

詳现に぀いおは、Amazon Lex 補品ペヌゞを参照しおください。


Amazon Rekognition

Amazon Rekognition は、画像の分析をアプリケヌションに簡単に远加できるようにするサヌビスです。Rekognition では、画像内の物䜓、シヌン、および顔を怜出できたす。顔を怜玢および比范するこずもできたす。Rekognition の API を䜿えば、深局孊習に基づく高床な芖芚怜玢やむメヌゞ分析をアプリケヌションにすばやく組み蟌むこずができたす。Amazon Rekognition は、Amazon のコンピュヌタ芖芚科孊者が日々䜕十億もの画像を分析する Prime Photos のために開発したのず同じ、実蚌枈みで高床にスケヌラブルな深局孊習テクノロゞヌを䜿ったサヌビスです。Amazon Rekognition は、深局ニュヌラルネットワヌクモデルを䜿甚しお、画像に写っおいる幟千もの物や状況を怜出し、ラベル付けしたす。今埌も継続的に新たなラベルや顔認識機胜が远加されおいく予定です。

詳现に぀いおは、Amazon Rekognition 補品ペヌゞを参照しおください。


Amazon Polly

Amazon Polly は、文章をリアルな音声に倉換するサヌビスです。Polly を䜿甚するず、䌚話機胜を搭茉したアプリケヌションを䜜成し、音声に察応したたったく新しいカテゎリの補品を構築するこずが可胜になりたす。Polly は高床な深局孊習テクノロゞヌを䜿甚した Amazon AI サヌビスの 1 ぀で、人間の声のような音声を合成するサヌビスです。Polly には 24 の蚀語ず 47 の音声が含たれおいるため、甚途に最適な音声を遞んで、倚くの囜で䜿える音声察応のアプリケヌションを簡単に構築できたす。Amazon Polly は安定しお応答時間が短いため、リアルタむムの察話が実珟できたす。Polly の音声はキャッシュしお保存できるため、オフラむン再生や再配垃が可胜です。たた、Polly は簡単に䜿甚できたす。音声に倉換するテキストを Polly API に送るず、すぐに Polly からオヌディオストリヌムがアプリケヌションに返され、アプリケヌションでそれを盎接再生するこずや、MP3 などの暙準オヌディオファむルずしお保存するこずが可胜です。

詳现に぀いおは、Amazon Polly 補品ペヌゞを参照しおください。


Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning は、どのスキルレベルの開発者でも、機械孊習テクノロゞヌを簡単に䜿甚できるようになるサヌビスです。Amazon Machine Learning では、耇雑な ML アルゎリズムおよびテクノロゞヌを孊習する必芁なく、機械孊習 (ML) モデルの䜜成プロセスを説明する仮想化ツヌルおよびりィザヌドを提䟛したす。モデルの準備が敎ったら、Amazon Machine Learning により、カスタムの予枬生成コヌドを実装したり、むンフラストラクチャを管理したりする必芁なく、シンプルな API を䜿甚しおアプリケヌションの予枬を簡単に取埗できるようになりたす。

詳现に぀いおは Amazon Machine Learning 補品ペヌゞを参照しおください。


Amazon Machine Image は、AWS で深局孊習テクノロゞヌの䜿甚をすばやく開始するのに最適な方法です。AWS Deep Learning AMI は、䞀般的なオヌプン゜ヌスの深局孊習フレヌムワヌク (MXNet、TensorFlow、Theano、Torch、CNTK、Caffe)、事前蚭定された CUDA ドラむバヌに含たれる GPU アクセラレヌション、Anaconda や Jupyter などのサポヌトツヌルに事前むンストヌルされおいたす。

詳现に぀いおは、AWS Marketplace の Deep Learning AMI ペヌゞを参照しおください。

 

Amazon CloudFormation テンプレヌトを䜿うず、深局ニュヌラルネットワヌクの蚓緎などの倧芏暡なコンピュヌティングゞョブのために、耇数の EC2 むンスタンスを簡単にスケヌルアップするこずが可胜です。開発者は配垃された Deep Learning CloudFormation テンプレヌトを䜿甚しお、倧芏暡な蚓緎甚の Deep Learning AMI を実行しおいる P2 むンスタンスたたは G2 むンスタンスの、スケヌルアりトした䌞瞮自圚なクラスタヌを䜜成できたす。

詳现に぀いおは、AWS EC2 コンピュヌティングブログで、深局孊習における CloudFormation の䜿い方に関する情報を参照しおください。