AWS ML Yöneticisi Sri Elaprolu: Makine öğrenimi için özel uzmanlığa gerek yok AWS Makine Öğrenimi Çözümleri Laboratuvarı Kıdemli Yöneticisi Sri Elaprolu ile şirketin yeni dönemde…

AWS ML Yöneticisi Sri Elaprolu: Makine öğrenimi için özel uzmanlığa gerek yok
AWS Makine Öğrenimi Çözümleri Laboratuvarı Kıdemli Yöneticisi Sri Elaprolu ile şirketin yeni dönemde...
AWS ML Yöneticisi Sri Elaprolu: Makine öğrenimi için özel uzmanlığa gerek yok AWS Makine Öğrenimi Çözümleri Laboratuvarı Kıdemli Yöneticisi Sri Elaprolu ile şirketin yeni dönemde...

AWS re:Invent 2020 onlarca yeni ürün ve servis güncellemesine sahne olurken, Amazon’un makine öğrenimi alanında vadettikleri etkinliğin gündemini oluşturdu. Biz de AWS Makine Öğrenimi Çözümleri Laboratuvarı Kıdemli Yöneticisi Sri Elaprolu ile şirketin yeni dönemde makine öğrenimi alanında neler sunabileceğini konuştuk. Özellikle SageMaker üzerindeki geliştirmeler sayesinde artık daha az teknik bilgi birikim ile daha çok yeteneği müşterilerine sunabildiklerini kaydeden Elaprolu, makine öğreniminin biz son kullanıcıların hayatına nasıl dokunacağına da değinmeden geçmedi.

Pardus 19.4-1 sürümü yayınlandı! İşte yenilikler

Pardus 19.4-1 sürümü yayınlandı! İşte yenilikler

Pardus 19.4-1 ara sürümü kullanıcılara sunuldu. Bazı yenilikleri kullanıcılara sunan ara sürümde önemli paketlerde sürümler yükseltildi.

AWS Makine Öğrenimi Çözümleri Laboratuvarı Kıdemli Yöneticisi Sri Elaprolu 

Makine öğrenimi bu dönemin en önemli gündem konularından. Makine öğrenimine şu anda neden bu kadar ilgi var ve AWS’nin bu konuya yaklaşımı nedir? 

Makine öğrenimi aslında yıllardır kullanılıyor ancak yakın zamana kadar büyük kuruluşlar ve bu kuruluşlar içindeki araştırma geliştirme ekipleri, devlet kurumları ve üniversiteler gibi kullanım alanları ile sınırlıydı. Bunun sebebi de, makine öğrenimi için ciddi bir altyapı desteğine ihtiyaç duyulması. Çok fazla bilgi işlem desteğine ihtiyacınız var, çok fazla veriye ihtiyacınız var, bu da çok fazla depolama yapmanız gerektiği anlamına geliyor. BT altyapısına ek olarak, verilerin üzerinde makine öğreniminin nasıl uygulanacağı konusunda da özel becerilere ve uzmanlığa ihtiyacınız var. Bu beceriler de yaygın olarak bulunmadığı için makine öğrenimi teknolojisi, bu şartları sağlayabilen az sayıda şirket ve kuruluş ile sınırlı kalıyordu. Ancak artık ihtiyaç duyduğunuz kaynakları talebe göre artırıp azaltabilmenize, sadece kullandığınız kadar ödemenize ve kaynakları kullanımınız bittiğinde ödemeyi durdurmanıza imkan tanıyan bulut bilişim teknolojisi gittikçe daha yaygın hale gelmeye başladı.

Şirketler de buluttan ve sağladığı imkanlardan daha fazla faydalanmaya başladıkça, makine öğrenimi alanı, bu teknoloji ile ilgilenen herkes için açık bir hale geliyor. Son 7-10 yılda makine öğrenimine olan ilginin oldukça arttığını gördük, bunun birincil sebebi de söylediğim gibi bilgi işlem, depolama ve diğer BT kaynaklarını yaygın olarak kullanılabilir hale getiren bulut bilişim teknolojisi. Ayrıca müşteriler ile birlikte kuruluşlar da artık dijital ortamlarda çok daha fazla bulunuyor ve çok daha fazla veri topluyorlar. Bu verileri anlamlandırabilmek için de makine öğrenimine başvuruyorlar. Yani bir yandan, BT altyapısı çok daha erişilebilir ve uygun maliyetli bir hale geliyor. Diğer yandan, veri hacminin artması, şirketleri bu verilere anlam kazandırmak için makine öğrenimi uygulamayı düşünmeye itiyor. Bu nedenlerle şirketlerin makine öğrenimine olan ilgilerinin gün geçtikçe arttığını görüyoruz.    

AWS’nin ne yaptığına gelirsek… Amazon, makine öğrenimini 20 yıldan uzun bir süredir kullanıyor. Tüm iş kollarımızda ve operasyonlarımızda her türlü şey için makine öğrenimi kullanıyoruz. Şirket içi verimliliği artırmak için, müşterilerimize daha yenilikçi ürünler ve hizmetler sunmak için… AWS’de misyonumuz, bu uzmanlığımızı bulut bilişim yeteneklerimizle birlikte makine öğrenimi hizmetleri olarak müşterilerimize sunmak. Bulut bilişim için yaptığımızı, yani BT’yi demokratikleştirmeyi, şimdi de makine öğrenimi için yapmaya çalışıyoruz. Burada amacımız, bir sorunu çözmek için makine öğrenimi uygulamak ile ilgilenen, dünyanın her yerinden geliştiriciye makine öğrenimi kullanma imkanı sunabilmek. Makine öğrenimi hizmetlerimize üç farklı katmanda yaklaşıyoruz.

En alt katmandaki hizmetler, makine öğrenimini uzman bir şekilde uygulayabilenler için geliştirildi. Bunlar, makine öğreniminin nasıl uygulanacağını ve makine öğrenimi framework’leri ile nasıl çalışılacağını, amaca yönelik altyapı ve donanım oluşturmayı ve bu sistemin nasıl optimize edileceğini çok iyi bilen kişiler. Bu seviyedeki uzmanların kullanımına sunduğumuz bir dizi yeteneğimiz var. Orta katmanda, SageMaker aracılığı ile tam olarak yönetilen platform hizmetleri sunuyoruz. Bunlar bir sorunu çözmek için makine öğrenimi uygulamak isteyen ancak bunu yaparken altyapıyı yönetmek zorunda kalmak istemeyen veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmış hizmetler. Böylece makine öğrenimi uygulamaları daha kesintisiz bir süreç haline geliyor. En üst katmanda ise, makine öğrenimi kullanmak isteyen ancak bunun için makine öğrenimi öğrenmek veya makine öğrenimi modellerini kendileri oluşturmak ile ilgilenmeyen müşteriler için geliştirdiğimiz hizmetler var.  

Üç farklı katmana bu şekilde yaklaşıyoruz. Böylece müşterilerimiz için gerekli araçları sunarken, onlara kendileri için doğru aracın hangisi olduğuna karar verme özgürlüğünü ve sorunlarını makine öğrenimi ile en iyi nasıl çözeceklerini belirleme esnekliğini de sağlamış oluyoruz. Bu yolculuğa devam etmek için çok heyecanlıyız.  

1 2 3 4

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*