Amazon ເປີດຕົວບໍລິການຄລາວສໍາລັບການຮັບຮູ້ເອກະສານ

ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ໄວແລະອັດຕະໂນມັດສະກັດຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍເອກະສານ? ແລະພວກມັນຍັງຖືກເກັບໄວ້ໃນຮູບແບບຂອງການສະແກນຫຼືການຖ່າຍຮູບບໍ? ເຈົ້າໂຊກດີຖ້າທ່ານເປັນລູກຄ້າ Amazon Web Services (AWS). Amazon ປະກາດການເປີດການເຂົ້າເຖິງ ຂໍ້ຄວາມ, ການບໍລິການທີ່ອີງໃສ່ຄລາວແລະຄຸ້ມຄອງຢ່າງເຕັມສ່ວນທີ່ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອວິເຄາະຕາຕະລາງ, ຮູບແບບຂໍ້ຄວາມ, ແລະຫນ້າທັງຫມົດຂອງຂໍ້ຄວາມໃນຮູບແບບເອເລັກໂຕຣນິກທີ່ນິຍົມ. ສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ, ມັນຈະມີຢູ່ໃນພາກພື້ນ AWS ເທົ່ານັ້ນ, ໂດຍສະເພາະພາກຕາເວັນອອກຂອງສະຫະລັດ (Ohio ແລະພາກເຫນືອຂອງ Virginia), ສະຫະລັດຕາເວັນຕົກ (Oregon), ແລະ EU (ໄອແລນ), ແຕ່ໃນປີຫນ້າ Texttract ຈະມີໃຫ້ທຸກຄົນ.

ອີງຕາມ Amazon, Texttract ແມ່ນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາລະບົບການຮັບຮູ້ລັກສະນະ optical ທົ່ວໄປ. ຈາກໄຟລ໌ທີ່ເກັບໄວ້ໃນຖັງ Amazon S3, ມັນສາມາດສະກັດເອົາເນື້ອໃນຂອງຊ່ອງຂໍ້ມູນແລະຕາຕະລາງໂດຍອີງໃສ່ສະພາບການທີ່ຂໍ້ມູນນັ້ນຖືກນໍາສະເຫນີ, ເຊັ່ນ: ການເນັ້ນໃສ່ຊື່ແລະຕົວເລກປະກັນສັງຄົມໂດຍອັດຕະໂນມັດໃນແບບຟອມພາສີຫຼືຈໍານວນທັງຫມົດໃນໃບຮັບເງິນທີ່ຖ່າຍຮູບ. ດັ່ງທີ່ Amazon ບັນທຶກໄວ້ໃນ ການຖະແຫຼງຂ່າວ, ຂໍ້ຄວາມສະຫນັບສະຫນູນຮູບແບບຮູບພາບເຊັ່ນການສະແກນ, PDFs ແລະຮູບຖ່າຍ, ແລະມີປະສິດທິພາບເຮັດວຽກກັບສະພາບການໃນເອກະສານສະເພາະກັບການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນ, ການປະກັນໄພແລະການດູແລສຸຂະພາບ.

ຮ້ານຄ້າຂໍ້ຄວາມສົ່ງຜົນອອກມາໃນຮູບແບບ JSON, ປະກອບດ້ວຍເລກໜ້າ, ພາກສ່ວນ, ປ້າຍກຳກັບແບບຟອມ ແລະປະເພດຂໍ້ມູນ, ແລະທາງເລືອກໃນການເຊື່ອມໂຍງກັບຖານຂໍ້ມູນ ແລະການບໍລິການການວິເຄາະເຊັ່ນ Amazon Elasticsearch Service, Amazon DynamoDB, Amazon Athena, ແລະຜະລິດຕະພັນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເຊັ່ນ Amazon Comprehend , Amazon Comprehend Medical, Amazon Translate, ແລະ Amazon SageMaker ສໍາລັບການປຸງແຕ່ງຫລັງ. ອີກທາງເລືອກ, ຂໍ້ມູນທີ່ສະກັດເອົາສາມາດຖືກໂອນໂດຍກົງໄປຫາບໍລິການຄລາວຂອງພາກສ່ວນທີສາມເພື່ອຈຸດປະສົງການປະຕິບັດຕາມບັນຊີແລະການກວດສອບຫຼືເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການຄົ້ນຫາອັດສະລິຍະຂອງການເກັບເອກະສານ. ອີງຕາມ Amazon, Texttract ສາມາດ "ຖືກຕ້ອງ" ປະມວນຜົນຫຼາຍລ້ານຫນ້າຂອງເອກະສານທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນ "ພຽງແຕ່ສອງສາມຊົ່ວໂມງ."

ລູກຄ້າຂອງ AWS ຈໍານວນຫລາຍໄດ້ໃຊ້ຂໍ້ຄວາມແລ້ວ, ລວມທັງ Globe ແລະ Mail, ການບໍລິການສະພາບອາກາດແຫ່ງຊາດຂອງອັງກິດ, PricewaterhouseCoopers, ອົງການຈັດຕັ້ງການດູແລທີ່ບໍ່ຫວັງຜົນກໍາໄລ Healthfirst, ແລະບໍລິສັດອັດຕະໂນມັດຂະບວນການຫຸ່ນຍົນ UiPath, Ripcord, ແລະ Blue Prism. Candor, ເຊິ່ງເປັນການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມໂປ່ງໃສໃນອຸດສາຫະກໍາຈໍານອງ, ໃຊ້ Textract ເພື່ອສະກັດເອົາຂໍ້ມູນຈາກເອກະສານເຊັ່ນ: ໃບແຈ້ງຍອດທະນາຄານ, ໃບເກັບເງິນແລະເອກະສານພາສີຕ່າງໆເພື່ອເລັ່ງຂະບວນການອະນຸມັດເງິນກູ້ໃຫ້ກັບລູກຄ້າ.

Swami Sivasubramanian, ຮອງປະທານຂອງ Amazon Machine Learning ກ່າວວ່າ "ພະລັງງານຂອງ Amazon Texttract ແມ່ນວ່າມັນຈະສະກັດຂໍ້ຄວາມແລະຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຈາກເກືອບທຸກເອກະສານໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແບບພິເສດ", Swami Sivasubramanian, ຮອງປະທານ Amazon Machine Learning ກ່າວ. "ນອກເຫນືອຈາກການເຊື່ອມໂຍງກັບບໍລິການ AWS ອື່ນໆ, ຊຸມຊົນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ເຕີບໃຫຍ່ຢູ່ອ້ອມຮອບ Amazon Texttract ຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາໄດ້ຮັບມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຈາກການລວບລວມໄຟລ໌ຂອງພວກເຂົາ, ເຮັດວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ປັບປຸງການປະຕິບັດຕາມຄວາມປອດໄພ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ແລະເລັ່ງການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດ."

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ທ່ານສາມາດເບິ່ງການນໍາສະເຫນີຂອງ Texttract ໃນກອງປະຊຸມ Re:Invent 2018 ເປັນພາສາອັງກິດ.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: 3dnews.ru