Home Tecnologie Intelligenza Artificiale Amazon A2I: come sfruttare al massimo la Human Augmentation

Amazon A2I: come sfruttare al massimo la Human Augmentation

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In occasione dell’ultima edizione di re:Invent a Las Vegas, Amazon Web Services ha annunciato Amazon Augmented AI (Amazon A2I), uno strumento basato sul concetto di Human Augmentation. Questo nuovo servizio entra a far parte del portfolio di AWS e mira a rendere più facile la costruzione dei flussi di lavoro necessari per la revisione umana delle previsioni machine learning.

Come funziona

La revisione umana può essere dispendiosa in termini di tempo e costosa perché comporta l’implementazione di processi o “flussi di lavoro” complessi, la scrittura di software personalizzati per la gestione dei compiti e dei risultati della revisione e, in molti casi, la gestione di grandi gruppi di revisori.

Amazon A2I permette di creare flussi di lavoro integrati di revisione umana per i casi d’uso comuni di machine learning, per esempio la moderazione di contenuti o l’estrazione di testo da documenti, facilitando la revisione delle previsioni di Amazon Rekognition e Amazon Textract. Utilizzando Amazon A2I, i revisori umani possono intervenire quando modello non può fare una previsione con grande affidabilità o effettuare un audit sulle proprie previsioni su base regolare, eliminando il carico di lavoro indifferenziato associato alla costruzione di sistemi di revisione umana o alla gestione di un gran numero di revisori umani.

Amazon A2I offre la flessibilità di incorporare la revisione umana alle applicazioni di ML sulla base di requisiti specifici e fornisce opzioni per lavorare con revisori all’interno e all’esterno di un’organizzazione. Inoltre, è possibile accedere a una forza lavoro di oltre 500.000 collaboratori indipendenti che svolgono già attività relative al machine learning con Amazon Mechanical Turk. Amazon A2I facilita l’integrazione del giudizio umano e dell’Intelligenza Artificiale in qualsiasi applicazione ML, indipendentemente dal fatto che venga eseguita su AWS o su un’altra piattaforma.

Case studies

T-Mobile

T-Mobile US, Inc. sta ridefinendo il modo in cui i clienti e le aziende acquistano servizi wireless attraverso prodotti e servizi assolutamente innovativi. Il loro network avanzato a livello nazionale offre l’esperienza wireless a 84,2 milioni di clienti che non accettano compromessi su qualità e valore

Vidmob

Vidmob, una piattaforma per la creazione e l’analisi di video, utilizza l’apprendimento automatico per analizzare ogni aspetto di un video, comprese le persone, gli oggetti e i messaggi, per aiutare i brand a comprendere le prestazioni creative e a crearne di migliori. Tuttavia, per dimensioni che non sono coperte da modelli esistenti di machine learning, può essere complicato revisionare a partire da dati nell’ordine dei petabyte che analizziamo ogni giorno.

NHS BSA

National Health Service, Business Services Authority (NHS BSA) fa parte del servizio sanitario nazionale del Regno Unito. Fornisce una vasta gamma di servizi di supporto per organizzazioni, collaboratori e pazienti NHS. Inclusa nei servizi di pagamento c’è l’elaborazione di 54 milioni di prescrizioni cartacee e altri documenti sanitari ogni mese.

Redazione BitMAThttps://www.bitmat.it/
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