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AWS destaca machine learning para desenvolvedores e cientistas de dados

Empresa apresenta cases e novos esforços em machine learning durante evento em São Paulo

21 de Junho de 2018 - 15h11

O AWS Summit, conferência anual da Amazon Web Services (AWS) realizada nesta quinta-feira (21/6) em São Paulo, tem um dos focos muito claro: mostrar para o público o poder e os investimentos da provedora de serviços de cloud no promissor mercado de machine learning.

Durante o keynote de abertura do evento, o Adrian Cockcroft, VP de arquitetura de cloud da companhia, reforçou uma das missões da AWS: colocar machine learning nas mãos de desenvolvedores e cientistas de dados para que esses profissionais possam criar soluções inovadoras.

A missão faz parte do principal objetivo da AWS em sua essência - e também de outros provedores de tecnologias: cuidar da infraestrutura de tecnologia para que clientes possam focar esforços e recursos em desenvolvimento de aplicações de negócios.

Seja um cientista de dados, pesquisador de machine learning ou desenvolvedor, a AWS quer ser a plataforma ideal de serviços e ferramentas personalizadas para atender às necessidades de acordo com o nível de especialização de cada usuário.

Mundo real

O executivo apontou alguns exemplos práticos, para "mostrar o mundo real do machine learning". O primeiro deles de uma das principais referências da AWS a nível mundial: a Netflix.

"Um dos diferenciais de negócios da Netflix é o serviço de recomendações de filmes e séries, com base nas opções dos usuários. Esse é um dos motivos da empresa ter vindo para a AWS", disse Cockcroft, que também citou serviços de e-commerce, que também usa recursos semelhantes de machine learning para dar recomendações de produtos a usuários, bem como o exemplo do Pinterest, que utiliza técnicas de reconhecimento para análise de imagens.

Dentre os milhares de clientes usando ferramentas de machine learning da AWS, o executivo lembrou também casos no Brasil.

Um deles é o da TV Globo, que utilizou recursos da AWS para o especial "Repórter Secreto", no programa semanal de notícias Fantástico. O recurso faz com que o repórter "desapareça" nas cenas. "Para fazer isso, a empresa levava horas e gastava milhares de reais por cena. Agora é possível fazer em 15 minutos e com dois dólares", disse.

Plataforma

A empresa destaca que investe em inteligência artificial há mais de 20 anos. Os algoritmos de machine learning, inclusive, já conduzem muitos dos sistemas internos da companhia, além de ser essencial para os produtos da empresa, como o mecanismo de recomendações da Amazon.com, além dos serviços de inteligência artificial Echo e Alexa. Mais recentemente, a companhia apresentou a iniciativa de drones Prime Air e a nova experiência de varejo Amazon Go.

Para de fato compartilhar conhecimentos e capacidades de machine learning como serviços totalmente gerenciados e colocá-los nas mãos de cada desenvolvedor e cientista de dados, a companhia apresentou no último ano o Amazon SageMaker, plataforma que permite que os cientistas de dados e desenvolvedores criem, treinem e implantem de maneira rápida e fácil modelos de machine learning com algoritmos de alto desempenho, amplo suporte à estrutura e treinamento, ajuste e inferência com um clique. O SageMaker tem uma arquitetura modular para que desenvolvedores possam usar qualquer um ou todos os seus recursos em seus fluxos de trabalho.

O fato é que a AWS conquistou uma verdadeira legião de usuários em todo o mundo - o público de mais de 8 mil pessoas no Summit em São Paulo prova isso -, que fazem com que a empresa seja líder no mercado de infraestrutura de cloud. Resta saber se os esforços em machine learning seguirão o mesmo caminho de sucesso e consolidação.