Machine Learning — Theory (Bản gốc slide / Original slide)

1. Amazon Rekognition — Tổng quan

• Tìm object, người, chữ, scene trong ảnh và video bằng ML
• Phân tích khuôn mặt & tìm kiếm khuôn mặt để xác thực user, đếm số người
• Tạo database các "khuôn mặt quen thuộc" hoặc so sánh với celebrity
• Use case:
  • Labeling
  • Content Moderation
  • Text Detection
  • Face Detection and Analysis (giới tính, độ tuổi, cảm xúc…)
  • Face Search and Verification
  • Celebrity Recognition
  • Pathing (ví dụ: phân tích trận đấu thể thao)

• Find objects, people, text, scenes in images and videos using ML
• Facial analysis and facial search to do user verification, people counting
• Create a database of "familiar faces" or compare against celebrities
• Use cases:
  • Labeling
  • Content Moderation
  • Text Detection
  • Face Detection and Analysis (gender, age range, emotions...)
  • Face Search and Verification
  • Celebrity Recognition
  • Pathing (ex: for sports game analysis)

2. Rekognition — Content Moderation

• Phát hiện nội dung không phù hợp, không mong muốn, hoặc phản cảm (ảnh và video)
• Dùng trong mạng xã hội, broadcast media, quảng cáo, e-commerce để tạo trải nghiệm an toàn hơn cho user
• Thiết lập Minimum Confidence Threshold cho các item sẽ bị flag
• Flag nội dung nhạy cảm để review thủ công trong Amazon Augmented AI (A2I)
• Giúp tuân thủ các quy định (regulations)

• Detect content that is inappropriate, unwanted, or offensive (image and videos)
• Used in social media, broadcast media, advertising, and e-commerce situations to create a safer user experience
• Set a Minimum Confidence Threshold for items that will be flagged
• Flag sensitive content for manual review in Amazon Augmented AI (A2I)
• Help comply with regulations

3. Amazon Transcribe

• Tự động chuyển giọng nói thành văn bản (speech to text)
• Dùng quy trình deep learning gọi là automatic speech recognition (ASR) để chuyển đổi nhanh và chính xác
• Tự động loại bỏ Personally Identifiable Information (PII) bằng tính năng Redaction
• Hỗ trợ Automatic Language Identification cho audio đa ngôn ngữ
• Use case:
  • Transcribe cuộc gọi customer service
  • Tự động tạo closed captioning và subtitle
  • Sinh metadata cho media asset để tạo archive có thể search đầy đủ

• Automatically convert speech to text
• Uses a deep learning process called automatic speech recognition (ASR) to convert speech to text quickly and accurately
• Automatically remove Personally Identifiable Information (PII) using Redaction
• Supports Automatic Language Identification for multi-lingual audio
• Use cases:
  • Transcribe customer service calls
  • Automate closed captioning and subtitling
  • Generate metadata for media assets to create a fully searchable archive

4. Amazon Polly

• Biến văn bản thành giọng nói tự nhiên (lifelike speech) bằng deep learning
• Cho phép xây dựng ứng dụng "biết nói"

• Turn text into lifelike speech using deep learning
• Allowing you to create applications that talk

5. Polly — Lexicon & SSML

• Tuỳ biến cách phát âm từ bằng Pronunciation lexicon
  • Từ viết cách điệu: St3ph4ne → phát âm thành "Stephane"
  • Từ viết tắt: AWS → phát âm thành "Amazon Web Services"
• Upload lexicon và dùng trong operation SynthesizeSpeech
• Sinh giọng nói từ plain text hoặc từ tài liệu đánh dấu bằng Speech Synthesis Markup Language (SSML) — cho phép tuỳ biến nhiều hơn:
  • Nhấn mạnh từ/cụm từ cụ thể
  • Dùng phiên âm (phonetic pronunciation)
  • Thêm tiếng thở, tiếng thì thầm (whispering)
  • Dùng giọng đọc kiểu Newscaster

• Customize the pronunciation of words with Pronunciation lexicons
  • Stylized words: St3ph4ne => "Stephane"
  • Acronyms: AWS => "Amazon Web Services"
• Upload the lexicons and use them in the SynthesizeSpeech operation
• Generate speech from plain text or from documents marked up with Speech Synthesis Markup Language (SSML) — enables more customization:
  • Emphasizing specific words or phrases
  • Using phonetic pronunciation
  • Including breathing sounds, whispering
  • Using the Newscaster speaking style

6. Amazon Translate

• Dịch ngôn ngữ tự nhiên và chính xác
• Cho phép localize nội dung — như website và ứng dụng — cho user quốc tế, và dịch khối lượng lớn văn bản một cách hiệu quả

• Natural and accurate language translation
• Amazon Translate allows you to localize content — such as websites and applications — for international users, and to easily translate large volumes of text efficiently

7. Amazon Lex & Amazon Connect

Amazon Lex (cùng công nghệ đứng sau Alexa):

• Automatic Speech Recognition (ASR) để chuyển giọng nói thành văn bản
• Natural Language Understanding để nhận diện intent của văn bản, người gọi
• Giúp xây dựng chatbot, call center bot

Amazon Connect:

• Nhận cuộc gọi, tạo contact flow, virtual contact center dựa trên cloud
• Có thể tích hợp với hệ thống CRM khác hoặc dịch vụ AWS
• Không cần trả phí trước, rẻ hơn 80% so với giải pháp contact center truyền thống

Amazon Lex (same technology that powers Alexa):

• Automatic Speech Recognition (ASR) to convert speech to text
• Natural Language Understanding to recognize the intent of text, callers
• Helps build chatbots, call center bots

Amazon Connect:

• Receive calls, create contact flows, cloud-based virtual contact center
• Can integrate with other CRM systems or AWS
• No upfront payments, 80% cheaper than traditional contact center solutions

8. Amazon Comprehend

• Dành cho Natural Language Processing (NLP)
• Dịch vụ fully managed và serverless
• Dùng machine learning để tìm insight và mối quan hệ trong văn bản:
  • Ngôn ngữ của văn bản
  • Trích xuất key phrase, địa điểm, con người, thương hiệu, sự kiện
  • Hiểu văn bản tích cực hay tiêu cực đến mức nào (sentiment)
  • Phân tích văn bản bằng tokenization và parts of speech
  • Tự động tổ chức tập văn bản theo chủ đề (topic)
• Ví dụ use case:
  • Phân tích tương tác khách hàng (email) để tìm ra điều gì dẫn tới trải nghiệm tích cực/tiêu cực
  • Tạo và nhóm bài viết theo chủ đề mà Comprehend tự phát hiện

• For Natural Language Processing — NLP
• Fully managed and serverless service
• Uses machine learning to find insights and relationships in text:
  • Language of the text
  • Extracts key phrases, places, people, brands, or events
  • Understands how positive or negative the text is
  • Analyzes text using tokenization and parts of speech
  • Automatically organizes a collection of text files by topic
• Sample use cases:
  • Analyze customer interactions (emails) to find what leads to a positive or negative experience
  • Create and group articles by topics that Comprehend will uncover

9. Amazon Comprehend Medical

• Phát hiện và trả về thông tin hữu ích trong văn bản y tế phi cấu trúc (unstructured clinical text):
  • Ghi chú của bác sĩ (physician's notes)
  • Bản tóm tắt xuất viện (discharge summaries)
  • Kết quả xét nghiệm
  • Ghi chú hồ sơ bệnh án
• Dùng NLP để phát hiện Protected Health Information (PHI) — qua API DetectPHI
• Lưu tài liệu trong Amazon S3, phân tích dữ liệu real-time bằng Kinesis Data Firehose, hoặc dùng Amazon Transcribe để chuyển lời kể của bệnh nhân thành văn bản rồi phân tích bằng Comprehend Medical

• Detects and returns useful information in unstructured clinical text:
  • Physician's notes
  • Discharge summaries
  • Test results
  • Case notes
• Uses NLP to detect Protected Health Information (PHI) — the DetectPHI API
• Store your documents in Amazon S3, analyze real-time data with Kinesis Data Firehose, or use Amazon Transcribe to transcribe patient narratives into text that can be analyzed by Amazon Comprehend Medical

10. Amazon SageMaker AI

• Dịch vụ fully managed cho developer/data scientist để xây dựng ML model
• Bình thường rất khó để làm toàn bộ các bước ở một nơi + tự provision server
• Quy trình machine learning (đơn giản hoá): dự đoán điểm thi
  • Historical data (số năm kinh nghiệm IT, số năm kinh nghiệm AWS, thời gian học course…) kèm label (điểm số) → build & train/tune ML model
  • Áp dụng model lên dữ liệu mới → ra prediction (ví dụ: "PASS WITH 906")

• Fully managed service for developers / data scientists to build ML models
• Typically, difficult to do all the processes in one place + provision servers
• Machine learning process (simplified): predicting your exam score
  • Historical data (# years of experience in IT, # years of experience with AWS, time spent on the course…) with a label (score) → build & train/tune the ML model
  • Apply the model on new data → Prediction (e.g., "PASS WITH 906")

11. Amazon Kendra

• Dịch vụ document search fully managed, dùng Machine Learning
• Trích xuất câu trả lời từ trong tài liệu (text, PDF, HTML, PowerPoint, MS Word, FAQ…)
• Khả năng search bằng ngôn ngữ tự nhiên
• Học từ tương tác/feedback của user để ưu tiên kết quả phù hợp hơn (Incremental Learning)
• Có thể tự tay fine-tune kết quả search (độ quan trọng của dữ liệu, độ mới, tuỳ biến…)

• Fully managed document search service powered by Machine Learning
• Extract answers from within a document (text, PDF, HTML, PowerPoint, MS Word, FAQs...)
• Natural language search capabilities
• Learn from user interactions/feedback to promote preferred results (Incremental Learning)
• Ability to manually fine-tune search results (importance of data, freshness, custom, ...)

12. Amazon Personalize

• Dịch vụ ML fully managed để xây dựng app có gợi ý cá nhân hoá real-time
• Ví dụ: gợi ý/re-rank sản phẩm, marketing trực tiếp tuỳ biến
  • Ví dụ: user mua dụng cụ làm vườn → gợi ý món tiếp theo nên mua
• Dùng cùng công nghệ mà Amazon.com sử dụng
• Tích hợp vào website, ứng dụng có sẵn, SMS, email marketing system…
• Triển khai trong vài ngày, không phải vài tháng (không cần tự build/train/deploy ML)
• Use case: retail, media & entertainment…

• Fully managed ML service to build apps with real-time personalized recommendations
• Example: personalized product recommendations/re-ranking, customized direct marketing
  • Example: user bought gardening tools → provide recommendations on the next one to buy
• Same technology used by Amazon.com
• Integrates into existing websites, applications, SMS, email marketing systems...
• Implement in days, not months (you don't need to build, train, and deploy ML solutions)
• Use cases: retail stores, media and entertainment...

13. Amazon Textract

• Tự động trích xuất text, chữ viết tay, và dữ liệu từ bất kỳ tài liệu scan nào bằng AI/ML
• Trích xuất dữ liệu từ form và bảng (table)
• Đọc và xử lý mọi loại tài liệu (PDF, ảnh…)
• Use case:
  • Financial Services (ví dụ: hoá đơn, báo cáo tài chính)
  • Healthcare (ví dụ: hồ sơ y tế, yêu cầu bảo hiểm)
  • Public Sector (ví dụ: tờ khai thuế, giấy tờ tuỳ thân, hộ chiếu)

• Automatically extracts text, handwriting, and data from any scanned documents using AI and ML
• Extract data from forms and tables
• Read and process any type of document (PDFs, images, ...)
• Use cases:
  • Financial Services (e.g., invoices, financial reports)
  • Healthcare (e.g., medical records, insurance claims)
  • Public Sector (e.g., tax forms, ID documents, passports)

14. Tổng kết — AWS Machine Learning Summary

• Rekognition: face detection, labeling, celebrity recognition
• Transcribe: audio → text (ví dụ: subtitle)
• Polly: text → audio
• Translate: dịch thuật
• Lex: xây conversational bot — chatbot
• Connect: cloud contact center
• Comprehend: natural language processing
• SageMaker: machine learning cho mọi developer/data scientist
• Kendra: search engine dùng ML
• Personalize: gợi ý cá nhân hoá real-time
• Textract: phát hiện text và dữ liệu trong tài liệu

• Rekognition: face detection, labeling, celebrity recognition
• Transcribe: audio to text (ex: subtitles)
• Polly: text to audio
• Translate: translations
• Lex: build conversational bots — chatbots
• Connect: cloud contact center
• Comprehend: natural language processing
• SageMaker: machine learning for every developer and data scientist
• Kendra: ML-powered search engine
• Personalize: real-time personalized recommendations
• Textract: detect text and data in documents