【AWS re:Invent 2019】自動辨識 Code 寫得水不水!AWS 另推 4 項 AI 便利服務

除了 SageMaker 系列之外,AWS 也在這次 re:Invent 年會上發表了基於機器學習開發,獨立性較強的 AI 服務。
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Photo Credit:INSIDE/Chris攝影
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除了 SageMaker 系列之外,AWS 也在這次 re:Invent 年會上發表了基於機器學習開發,獨立性較強的 AI 服務,分別是支援自然語言的企業搜尋 Kendra、即時身份與欺詐辨識 Fraud Detector、專為醫學設計的語音轉檔 Transcribe Medical,以及可以自動檢查程式碼、判別消耗資源的 CodeGuru。

對許多公司或機構來說,手上的內部資料往往都還是未經處理的非結構化資料,要搜尋其實是非常困難不好找的;但 Kendra 可以透過自然語言,對橫跨多個企業內資料庫進行搜尋,像可以隨手打進「IT 部門幾點開?」Kendra 就會在公司的多個資料庫內自己整合,回答「IT 部門九點半開。」Kendra 本身也會不斷自我訓練機器學習模型來提高回答的準確性。

Amazon Fraud Detector 透過電子郵件地址、IP位置、交易紀錄與帳戶資料,透過機器學習模型推斷出哪些交易很可能是欺詐交易。同時可以把那些高風險的帳戶另外拉出,請這些帳戶要求更多、更嚴謹的註冊驗證。此外,Fraud Detector 還可以自動識別哪些喜歡惡意試用、惡意退貨的帳戶,可以比傳統識別方法識別出多達 80% 的潛在惡性行為者。它甚至支援訓練後的模型,把其部署到完全託管的私有 API 端點。

Amazon Transcribe Medical 則由多個經過數萬小時,針對醫學的多款機器學習模型所組成,它能為醫療人員提供準確的就診紀錄語音轉文字即時紀錄,可以讓醫生幫病患看診時就自動產生紀錄,醫生不用自己再手寫筆記分散了注意力。

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最後 CodeGuru 則是可以自動檢查程式碼的錯誤,透過支持 GitHub、CodeCommit,CodeGuru 可以利用約 10,000 個開源計畫的回饋來對這段程式碼發現問題,並且自動推播補救措施,以及有關檔案的超連結。除此之外,它還能用事件探查器部分來找出「最耗能的程式碼」,產出延遲以及 CPU 利用率的詳細報告。這工具之前就已經在 Amazon 內部 IT 被廣泛使用。

核稿編輯:Anny

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