Notizie ed eventi: Google Translate, Analytics per Messenger Bots e Amazon Quicksight

Gli eventi e le notizie popolari di questo mese dal mondo dei dati, dell'analisi e dell'informatica.

Amazon Quicksight Business Intelligence lanciato per il pubblico

Questo mese AWS (Amazon Web Services) ha lanciato al pubblico la sua soluzione di analisi aziendale basata su cloud, Amazon Quicksight, dopo averla eseguita in modalità di anteprima per più di un anno. Consente ai dipendenti di analizzare rapidamente i dati e creare visualizzazioni e report. Secondo AWS, il punto di differenziazione è la possibilità di eseguire analisi ad hoc, che di solito non sono disponibili con le soluzioni BI tradizionali.

Proprio come qualsiasi altra soluzione cloud, elimina anche i costi di manutenzione hardware e software insieme ai costi associati al ridimensionamento del database. Mentre l'edizione di anteprima aveva 1500 clienti, il sito Web ufficiale presenta Hotelbeds, Infor e MLB Advanced Media come alcuni dei clienti attuali.

Si connette con origini dati AWS come RDS, Aurora, Redshift e S3. I dati possono anche essere importati tramite fogli di calcolo, file flat e database locali come SQL Server, MySQL e PostgreSQL. Oltre a tutte queste opzioni, l'integrazione SaaS di terze parti include Salesforce.

Il prezzo parte da $ 9 per utente al mese per l'edizione standard e $ 18 per l'edizione enterprise con un impegno annuale. Prova gratuita è disponibile per un singolo account utente. Secondo Gartner, con questo tipo di prezzo (competitivo con Power BI e sostanzialmente inferiore rispetto ad altri), Amazon può lasciare un segno nel mercato della BI e delle piattaforme di analisi da 15,2 miliardi di dollari.

Google Translate passa a Google Neural Machine Translation (GNMT) e crea il proprio linguaggio universale

Google ha introdotto Zero-Shot Translation, un sistema di intelligenza artificiale che può addestrarsi a fornire traduzioni tra lingue per le quali non è stato addestrato in precedenza. Questo è alimentato da GNMT, che è una rete neurale introdotta a settembre.

Le reti neurali sono un tipo di sistema informatico che agisce come il cervello umano e sviluppa la capacità di apprendere dalle azioni passate per risolvere nuovi tipi di problemi senza alcuna programmazione specifica da parte dell'uomo. Ciò significa che Google Translate ora può tradurre il greco in mandarino senza nemmeno ricevere dati di formazione su questa particolare coppia di lingue.

Il team di Google Translate aveva precedentemente annunciato di aver sviluppato la capacità di leggere l'intera frase invece di suddividerla in più frasi. Il sistema GNMT li ha aiutati ad aggiungere elementi più coesi, simili all'uomo e naturali al traduttore. Ma questo sistema poteva funzionare solo sulle lingue che erano state testate e la maggior parte delle 103 lingue supportate da Google Translate non poteva trarne vantaggio. Zero-Shot Translation è nata per risolvere questo particolare problema.

Ecco come funziona.

Se il GNMT è stato formato per tradurre dall'inglese al coreano e dal coreano al mandarino, tutte queste lingue verranno utilizzate per formare coppie diverse e condividere la traduzione tra loro. Questo creerà gruppi di frasi con il significato simile preso da lingue diverse. Pertanto il sistema sarebbe in grado di utilizzare il potere di modellazione per tradurre l'inglese in mandarino.

Facebook lancia la dashboard di analisi per i bot di messaggistica

Nell'aprile 2016, Facebook aveva lanciato la sua piattaforma Messenger e consentiva alle aziende di creare bot su di essa. Ora ci sono più di 34.000 bot Messenger sul mercato che gestiscono un'ampia gamma di attività: shopping, intrattenimento, servizio clienti e altro ancora.

Questo mese Facebook ha lanciato uno strumento di analisi che aiuterà gli sviluppatori di bot a monitorare l'interazione dei consumatori e lo stesso può anche essere abbinato ai dati del profilo Facebook della persona per ottenere approfondimenti. La piattaforma di analisi dei bot Messenger aiuterà i produttori a visualizzare il percorso completo del cliente integrando i dati dal Web, dall'app mobile e dal bot.

Ecco un esempio: l'analisi del bot di Messenger può essere utilizzata per tenere traccia delle persone che hanno annullato l'iscrizione ai messaggi e creare segmenti di pubblico in base ai dati del loro profilo Facebook, come età, istruzione, titolo di lavoro, sesso, posizione, ciclo di acquisto e se hanno apprezzato il funzionario Pagina Facebook dell'azienda.

Tutti questi possono essere utilizzati per analizzare il tipo di messaggio ricevuto dall'utente prima di rinunciare al messaggio . Facebook sta inoltre raccogliendo e rendendo anonimi i dati dell'utente per impedire ai produttori di bot di visualizzare azioni specifiche eseguite dal singolo utente.

I produttori di bot avranno la possibilità di tracciare diversi tipi di messaggi tramite gli strumenti di analisi e utilizzando tali dati saranno in grado di capire se un certo tipo di invito all'azione funziona bene per un particolare tipo di utente. Questo li aiuterà a costruire segmenti di clienti ea migliorare la pertinenza del messaggio che deve essere inviato agli utenti .

Intel svela la strategia di intelligenza artificiale con Nervana Platform

Quando l'ondata di smartphone ha colpito il mondo, Intel è stata colta alla sprovvista. L'azienda nota per l'alimentazione di server, laptop e desktop semplicemente non poteva competere con produttori di SoC come Qualcomm e Samsung. Ora la richiesta di hardware per supportare i progetti di Intelligenza Artificiale è in aumento e non vogliono perdere l'occasione.

Intel ha definito la propria strategia incentrata sull'intelligenza artificiale basata sulla nuova tecnologia acquisita dall'acquisizione di Nervana Systems. Il nuovo portafoglio comprenderà prodotti e servizi che vanno dal fog computing all'utilizzo nei data center per una crescita accelerata nello spazio AI.

Secondo il CEO Brian Krzanich, l'innovazione rivoluzionaria di Nervana sarà applicata proprio alle reti neurali per produrre le massime prestazioni per il deep learning e la generazione di una potenza di calcolo superiore per il parallelismo del modello (dividendo il modello tra le GPU e utilizzando gli stessi dati per ciascun modello) fornendo la connessione ad alta larghezza di banda .

Ha anche affermato che le tecnologie di Nervana aumenteranno le prestazioni di 100 volte nei prossimi tre anni quando si tratta di addestrare reti neurali complesse, aiutando i data scientist a risolvere rapidamente le più grandi sfide dell'IA. Per integrare lo sviluppo di prodotti di intelligenza artificiale e rendere la formazione e gli strumenti accessibili agli sviluppatori di software, Intel ha anche annunciato il lancio di Intel Nervana AI Academy.