Amazon công bố DeepComposer và các công nghệ AI khác

Hội nghị thường niên re:Invent của Amazon (AMZN ) ở Las Vegas đã bắt đầu với ba thông báo lớn về AI. Công ty đã giới thiệu Transcribe Medical, SageMaker Operators for Kubernetes và DeepComposer.

Transcribe Medical

Được coi là thông báo lớn nhất trong số ba, Transcribe Medical là phiên bản mới nhất của dịch vụ nhận dạng giọng nói Transcribe. Nó sẽ chuyển đổi giọng nói y tế cho chăm sóc sức khỏe cơ bản. Chương trình có thể hoạt động trong giọng nói y tế cũng như từ vựng đối thoại tiêu chuẩn.

Theo công ty, Transcribe Medical có thể được sử dụng trên hàng nghìn cơ sở y tế và sẽ giúp các chuyên gia y tế ghi chép và thông tin quan trọng khác. Nó cung cấp một API và sẽ có thể được sử dụng với hầu hết các thiết bị thông minh có microphone. Khi chương trình đọc và xử lý thông tin, nó trả về văn bản theo thời gian thực.

Transcribe Medical hiện đang được sử dụng bởi SoundLines và Amgen.

Vadim Khazan là chủ tịch công nghệ tại SoundLines.

“Đối với 3.500 đối tác chăm sóc sức khỏe dựa vào chiến lược tối ưu hóa nhóm chăm sóc của chúng tôi trong 15 năm qua, chúng tôi đã giảm đáng kể thời gian và nỗ lực cần thiết để có được dữ liệu sâu sắc,” ông nói trong một tuyên bố.

DeepComposer

DeepComposer là một bàn phím piano được kích hoạt bởi AI, cho phép khách hàng của AWS sử dụng AI và bộ điều khiển MIDI để sáng tác nhạc. Amazon gọi công nghệ mới này là “bàn phím nhạc máy học đầu tiên trên thế giới”. Nó có 32 phím và là một bàn phím hai quãng tám.

Những người sáng tác sử dụng chương trình có thể chọn ghi lại một bản nhạc ngắn hoặc sử dụng một bản nhạc đã được ghi trước. Họ sẽ chọn một mô hình cho thể loại mong muốn và các tham số kiến trúc của mô hình. Họ cũng có thể đặt hàm mất mát, một tính năng được sử dụng để đo sự khác biệt giữa đầu ra của thuật toán và giá trị dự kiến. Người sáng tác cũng có thể chọn các siêu tham số và mẫu xác thực. DeepComposer sau đó tạo ra một bản nhạc có thể được phát trong bảng điều khiển AWS hoặc xuất hoặc chia sẻ trên SoundCloud.

DeepComposer sử dụng một mạng đối抗 tạo (GAN) để lấp đầy khoảng trống trong các bản nhạc. Dữ liệu ngẫu nhiên được lấy bởi một thành phần tạo và sử dụng để tạo mẫu, sau đó được chuyển đến một bit phân biệt. Bit phân biệt sau đó tách các mẫu thực khỏi các mẫu giả, và thành phần tạo tiến bộ cùng với bit phân biệt. Thành phần tạo dần dần trở nên tốt hơn trong việc học cách tạo ra các mẫu gần giống với các mẫu thực.

SageMaker Operators for Kubernetes

AWS cũng đã ra mắt SageMaker Operators for Kubernetes, cho phép các nhà khoa học dữ liệu đào tạo, điều chỉnh và triển khai các mô hình AI trong nền tảng phát triển máy học SageMaker của Amazon. Khách hàng của AWS có thể cài đặt SageMaker Operators trên các cụm Kubernetes và điều này có thể tạo ra các công việc SageMaker bản địa bằng cách sử dụng API Kubernetes và các công cụ dòng lệnh Kubernetes.

Aditya Bindal là quản lý sản phẩm cấp cao về học sâu tại AWS.

“Giờ đây với SageMaker Operators for Kubernetes, khách hàng có thể tiếp tục tận hưởng các lợi ích về khả năng di chuyển và tiêu chuẩn hóa của Kubernetes… cùng với tích hợp các lợi ích bổ sung đi kèm với SageMaker, không cần mã tùy chỉnh,” cô viết trong một thông cáo báo chí.

Kubernetes là một hệ thống điều phối container đa năng mã nguồn mở được sử dụng để triển khai và quản lý các ứng dụng được chứa. Điều này thường được thực hiện thông qua một dịch vụ được quản lý như Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Các nhà khoa học và nhà phát triển có thể có được quyền kiểm soát lớn hơn đối với các công việc đào tạo và giao diện của họ với chương trình.