AWS wil vennootskappe in die openbare sektor in Indië bestuur met effektiewe …

AWS wil vennootskappe in die openbare sektor in Indië bestuur met effektiewe ...
Die Amazon Web Service wil die vennootskap in die openbare sektor in Indië met effektiewe AI- en ML-instrumente aanhelp.

Vir Amazon Network Services is vennootskappe in die openbare sektor toenemend belangrik in Indië. Die wêreld se toonaangewende openbare diensverskaffer van wolke tel al belangrike agentskappe en ministeries in Indië as sy klante en hoop dat gereedskap vir kunsmatige intelligensie (AI) en masjienleer (ML) kan help om meer toepassings te skep om openbare dienste in Indië te verbeter. .

‘Van ‘n gedeelde dienssentrum tot die Digital India-sending, die Skilling-missie en die Smart City-missie, neem hulle toenemend AWS Cloud aan en werk hulle saam met ons. Die openbare sektor in Indië is dus eintlik gebaseer op die AWS-wolk, ‘het Manav Sehgal, hoof van oplossingsargitektuur by Amazon Network Services, gesê op indianexpress.com.

AWS werk ook saam met die Maharashtra-regering en bied belangrike toepassings en databasisse daarvoor, insluitend die kwytskeldingstelsel vir die boer, die Maharashtra-vaste eiendomstoesighouer, en AWS se direkte voordele-oordragte. Onder die AWS-dienste is dit die nuutste instrumente wat op AI en ML fokus.

Volgens Sehgala hou hulle groot potensiaal in vir die Indiese openbare sektor. ‘Ons bied nie net masjienleer as ‘n diens aan nie. Dit is ingebou in baie van ons bestaande AWS-dienste, insluitend ontleding. Kliënte soos Common Service Centers (CSC) gebruik AWS om op die gebied te innoveer, ”sê Sehgal. Gesamentlike dienssentrums is ‘n missie van die Indiese regering wat e-dienste op dorpsvlak lewer.

Hy het ‘n voorbeeld gegee van die Textract-diens wat onlangs deur AWS van stapel gestuur is, wat gebaseer is op AI-instrumente en digitalisering in hierdie CSC’s kan vergemaklik. Tekstrak kan teks uit digitaal gedrukte vorms en selfs geskandeerde dokumente onttrek, wat dit meer leesbaar vir ‘n rekenaar maak. “Baie vorms wat gedruk en geskandeer word, word na hierdie CSC’s gestuur. Hier tree dorpenaars digitaal in. Daar is kunsmatige intelligensie wat tussenin kan help. Tekstraktiek het ‘n gedrukte of selfs handgeskrewe vorm en ontleed dit intyds. Dit is nie net data nie. Hy kyk ook of daar ‘n tafel is, ‘het hy verduidelik.

amazon, ai, masjienleer, kunsmatige intelligensie, ml, aws, amazon webwerf Manav Sehgal – direkteur van oplossingsargitektuur, openbare sektor in Indië, Amazon Internet service Pvt. Bpk (AISPL)

Vir die regering kan ‘n diens soos Textract die onttrekking van data uit vorms aansienlik vergemaklik, in plaas daarvan om slegs op die handmatige invoer van data te vertrou, en sodoende digitalisering te bespoedig. “As u regtig masjienleer wil aanpas wat aangepas is vir u spesifieke gebruiksgeval, moet u opleidingsdata hê, moet u ‘n model bou. Daarom het ons ‘n diens genaamd Sagemaker-grond geloods wat dit doen. Dit verg dus in werklikheid opleidingsdata en voer outomatiese etikettering uit waar moontlik om die model te help bou, ”het hy gesê.

Maar een van die uitdagings met betrekking tot die skepping van AI- en ML-dienste spesifiek vir Indië is die gebrek aan oop datastelle in hierdie land. Volgens Sehgal kan oop datastelle die openbare sektor en selfs die akademiese gemeenskap help as dit kom by die skep van spesifieke toepassings wat hy die ‘ontbrekende bestanddeel’ noem.

“U het data.gov. Maar as u deurgaan deur data.gov-data, en u sal waarskynlik datastelle vind wat ‘n samevatting van u dashboard is. Daar is ‘n tekort aan rou data wat nodig is vir masjienleer, het hy gesê. Sehgal het ‘n voorbeeld gegee van ‘n masjien gereed Indiese datastel wat in Jan Aagra opgeneem is in die AWS Open Data Register, wat klagtes van die burger oor die Swacch Bharat-sending het.

‘Dit is ‘n baie uitgebreide stel data wat in rekenaarvisie-toepassings gebruik kan word. Ons is in gesprek met baie ander openbare instellings en die akademiese gemeenskap om hul datastelle bekend te stel, miskien selfs die Ministerie van Stedelike Beplanning. Daar kan ‘n paar data op stadsvlak wees wat gedesensitiseer kan word, byvoorbeeld, “het hy gesê. Hy het bygevoeg dat sulke data maklik geanonimeer kan word om ML-toepassings daarop te skep.