Inferencia de ML de AWS IoT Greengrass
AWS IoT Greengrass facilita realizar las inferencias de machine learning localmente en los dispositivos con modelos que están creados, entrenados y optimizados en la nube. AWS IoT Greengrass da la flexibilidad de usar los modelos de machine learning entrenados en Amazon SageMaker o traer su modelo entrenado previamente y almacenado en Simple Storage Service (Amazon S3).
El machine learning usa algoritmos estadísticos que aprenden a partir de los datos existentes, un proceso llamado entrenamiento, a fin de tomar decisiones acerca de datos nuevos, un proceso llamado inferencia. Durante el entrenamiento, se identifican los patrones y las relaciones en los datos a fin de crear un modelo. El modelo permite a un sistema tomar decisiones inteligentes en relación con datos que no encontró anteriormente. Al optimizar los modelos se comprime el tamaño del modelo para que se ejecute rápidamente. Capacitar y optimizar modelos de machine learning requiere grandes cantidades de recursos informáticos, por lo que resulta adecuado para la nube. Sin embargo, la inferencia necesita una capacidad informática mucho menor y a menudo se realiza en tiempo real cuando se encuentran disponibles datos nuevos. La obtención de resultados de inferencia con un nivel de latencia muy bajo es importante para garantizar que sus aplicaciones con IoT puedan responder rápidamente ante eventos locales.
AWS IoT Greengrass le da lo mejor de ambos recursos. Use los modelos de machine learning que están creados, capacitados y optimizados en la nube y ejecute la inferencia de manera local en los dispositivos. Por ejemplo, puede crear un modelo predictivo en SageMaker para el análisis de detección de escena, optimizarlo para ejecutar en cualquier cámara y, luego, implementarlo para predecir actividad sospechosa y enviar un alerta. Los datos recopilados de la inferencia que se ejecutan en AWS IoT Greengrass se pueden enviar de nuevo a SageMaker donde se pueden etiquetar y usar para mejorar de manera continua la calidad de los modelos de machine learning.
Beneficios
Flexibilidad
Implementación de modelos en sus dispositivos conectados con unos pocos clics
Rendimiento de inferencia acelerado
Ejecutar inferencia en más dispositivos
Ejecutar fácilmente la inferencia en los dispositivos conectados
Crear modelos más precisos
Funcionamiento
Casos de uso
Mantenimiento industrial predictivo
Agricultura de precisión
Seguridad
Sector minorista y hostelería
Procesamiento de videos
Clientes destacados
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Socios destacados
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