Larissa Campos Cardoso, GRVA Uberlândia

ORCID: 0009-0009-6869-2799

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Serviços de Inteligência Artificial e Machine Learning da Amazon Web Services:

Uma Visão Abrangente

Abstract

Este artigo apresenta uma revisão sistemática dos serviços de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) oferecidos pela Amazon Web Services (AWS). A plataforma é organizada em três níveis principais: serviços de IA pré-construídos, serviços de ML personalizáveis e frameworks com infraestrutura dedicada. São abordados serviços de processamento de linguagem natural, visão computacional, IA conversacional e ferramentas de desenvolvimento. O estudo destaca o Amazon SageMaker AI como solução central para desenvolvimento de modelos customizados, o Amazon Bedrock para IA generativa e os produtos Amazon Q para assistência empresarial e desenvolvimento de software. Os resultados demonstram que a AWS oferece um ecossistema completo que atende desde usuários sem conhecimento técnico avançado até cientistas de dados com necessidades altamente especializadas.

Keywords: Inteligência Artificial, Machine Learning, Cloud Computing, AWS, Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional

Sumário:

1. Serviços de IA Pré-construídos
2. Serviços de Linguagem
3. Amazon Comprehend
4. Amazon Polly
5. Amazon Transcribe
6. Amazon Translate
7. Pesquisa e Visão Computacional
8. Amazon Kendra
9. Amazon Recognition
10. Amazon Textract
11. Conversacional e Personalização
12. Amazon Lex
13. Amazon Personalize
14. Serviços de ML
15. Amazon SageMaker AI
16. Benefícios do Sagemaker
17. Frameworks e Infraestrutura de ML
18. Componentes de ML
19. Frameworks
20. Infraestrutura do AWS ML
21. Amazon SageMaker JumpStart
22. Amazon Bedrock
23. Produtos Amazon Q
24. Amazon Q business
25. Amazon Q Developer
26. Casos de Uso
27. Diagrama de Arquitetura de analise de dados da IA/ML AWS
28. Conclusão
29. Referencias

Tópico 1: Serviços de IA pré-construídos da AWS

O nível de serviços de IA da AWS consiste em modelos pré-construídos que já foram treinados para executar funções específicas. Esses serviços gerenciados e prontos para uso podem ajudá-lo a resolver rapidamente uma variedade de casos de uso de negócios.

Serviços de linguagem

Os serviços de linguagem de IA da AWS são ótimos para quando você precisa interpretar texto ou fala e transformá-los em algo significativo.

Amazon Comprehend

O Amazon Comprehend usa processamento de linguagem natural para extrair informações importantes de documentos. Ele desenvolve essas informações reconhecendo frases-chave, linguagem, sentimento e outros elementos comuns nos documentos.

• Casos de uso: classificação de conteúdo, análise de sentimento do cliente e monitoramento de conformidade

Amazon Polly

O Amazon Polly converte texto em fala realista. Ele suporta vários idiomas, diferentes gêneros e uma variedade de sotaques.

• Casos de uso: assistentes virtuais, aplicações de e-learning e aprimoramentos de acessibilidade para usuários com deficiência visual

Amazon Transcribe

O Amazon Transcribe converte fala em texto. Ele suporta vários idiomas e oferece atributos como identificação de locutor, vocabulário personalizado e transcrição em tempo real.

• Casos de uso: transcrição de chamadas de clientes, legendagem automática e geração de metadados para conteúdo de mídia.

Amazon Translate

O Amazon Translate é um serviço de tradução de texto. Este serviço é ideal para comunicação global porque oferece suporte à tradução de texto em lote e em tempo real em vários idiomas.

• Casos de uso: tradução de documentos e integrações de aplicações em vários idiomas

Serviços de pesquisa e visão computacional

Esses serviços são ideais para responder perguntas e coletar informações de vários tipos de fontes de conteúdo, como documentos, imagens, vídeos e muito mais.

Amazon Kendra

O Amazon Kendra usa processamento de linguagem natural para pesquisar respostas em grandes quantidades de conteúdo empresarial. Como ele entende o contexto de uma consulta, ele pode retornar respostas mais precisas e relevantes do que apenas uma lista de documentos com palavras-chave correspondentes.

• Casos de uso: pesquisa inteligente, chatbots e integração de pesquisa de aplicações

Amazon Rekognition

O Amazon Rekognition é um serviço de análise de vídeo. Ele pode identificar objetos, pessoas, textos, cenas e atividades em imagens e vídeos armazenados no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

• Casos de uso: moderação de conteúdo, verificação de identidade, análise de mídia e experiências de automação residencial

Amazon Textract

O Amazon Textract detecta e extrai texto digitado e manuscrito encontrado em documentos, formulários e até tabelas dentro de documentos.

• Casos de uso: extração de texto de formulários financeiros, de saúde e governamentais para processamento rápido

IA conversacional e serviços de personalização

Com esses serviços, os usuários podem interagir com suas aplicações por meio de conversas de texto e voz. Você também pode apresentar aos seus clientes recomendações de produtos personalizadas apenas para eles.

Amazon Lex

Com o Amazon Lex, você pode adicionar interfaces de conversação de voz e texto às suas aplicações. Este serviço usa tanto a compreensão de linguagem natural (NLU) quanto o reconhecimento automático de fala (ASR) para criar conversas realistas.

• Casos de uso: assistentes virtuais, pesquisa em linguagem natural para perguntas frequentes e bots de aplicações automatizados

Amazon Personalize

Com o Amazon Personalize, você pode usar dados históricos para criar aplicações inteligentes com recomendações personalizadas para seus clientes.

• Casos de uso: recomendações personalizadas de streaming, produtos e tendências

Tópico 2: Serviços de ML

O nível de serviços de ML oferece uma abordagem mais personalizada para clientes que desejam um pouco mais de controle sobre suas soluções de ML sem precisar gerenciar a infraestrutura. O SageMaker AI é uma oferta chave nesse nível.

Amazon SageMaker AI

Com este serviço totalmente gerenciado, você pode criar, treinar e implantar seus próprios modelos de ML sem se preocupar com a infraestrutura. O ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) do SageMaker AI fornece controle de acesso simplificado e transparência sobre seus projetos de ML. Você pode acompanhar experimentos de treinamento do modelo, visualizar dados, depurar e monitorar seus fluxos de trabalho em um único ambiente. O SageMaker AI ainda oferece acesso a centenas de modelos pré-treinados que você pode implantar em algumas etapas rápidas.

Benefícios chave do SageMaker AI

• Escolha de ferramentas de ML
• Infraestrutura totalmente gerenciada
• Fluxos de trabalho de ML reproduzíveis

Tópico 3: Frameworks e infraestrutura de ML

Algumas organizações têm necessidades altamente especializadas que exigem controle total sobre o processo de treinamento de ML. Eles podem usar experiência interna, frameworks de ML e infraestrutura da AWS para desenvolver suas próprias soluções de ML.

Componentes principais

Frameworks

Um framework de ML é uma biblioteca ou ferramenta de software que fornece aos profissionais experientes de ML componentes pré-construídos e otimizados para criar modelos de machine learning. A AWS oferece suporte a frameworks de ML como PyTorch, Apache M-X Net e TensorFlow.

Infraestrutura do AWS Machine Learning

A infraestrutura de ML da AWS, como instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) otimizadas para ML, Amazon EMR e Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), pode oferecer suporte a essas soluções personalizadas. Esses serviços oferecem alto desempenho e flexibilidade para workloads avançadas de ML.

Amazon SageMaker JumpStart

O SageMaker JumpStart é um hub de machine learning dentro do SageMaker AI que acelera o processo de criação, treinamento e implantação de modelos de ML. O SageMaker JumpStart oferece uma biblioteca de soluções de ML pré-construídas em vários domínios, como visão computacional, PNL e dados tabulares. Esses modelos pré-treinados podem ser ajustados para atender às suas necessidades específicas e implantados com apenas alguns cliques.

Casos de uso comuns do SageMaker JumpStart

• Implantações rápidas de modelos de ML
• Soluções personalizadas e ajustadas
• Experimentos e protótipos de ML

Amazon Bedrock

O Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que foi projetado especificamente para trabalhar com grandes modelos de base e criar aplicações de IA generativa. Ele fornece acesso a FMs da Amazon e das principais startups de IA, como Claude e Stable Diffusion, por meio de uma única API unificada. Com o Amazon Bedrock, você pode experimentar rapidamente com FMs, ajustá-las com seus próprios dados e integrá-las perfeitamente às suas aplicações da AWS.

Casos de uso comuns do Amazon Bedrock

• IA generativa de nível empresarial
• Geração de conteúdo multimodal
• IA conversacional avançada

Produtos Amazon Q

O Amazon Q é um assistente de IA generativa que pode ajudar as empresas a otimizar processos, tomar decisões com mais rapidez e melhorar a produtividade dos funcionários. Ele pode ajudar cada funcionário a obter informações sobre seus dados e acelerar suas tarefas.

O Amazon Q consiste nos dois produtos a seguir.

Amazon Q Business

O Amazon Q Business pode responder perguntas urgentes, ajudar a resolver problemas e tomar medidas usando os dados e a experiência encontrados nos repositórios de informações da sua empresa. O Amazon Q Business fornece essa assistência personalizada com uma conexão segura com sistemas comumente usados.

• Casos de uso: solicitações de informações, fluxos de trabalho automatizados e extração de informações

Amazon Q Developer

O Amazon Q Developer fornece recomendações de código para acelerar o desenvolvimento de linguagens de codificação, incluindo aplicações C#, Java, JavaScript, Python e TypeScript. Ele se integra a vários IDEs e ajuda os desenvolvedores a escrever código mais rapidamente, gerando funções inteiras e blocos lógicos de código.

• Casos de uso: geração de código mais rápida, confiabilidade e segurança aprimoradas e análises automatizadas de código

CASOS DE USO E APLICAÇÕES

Os serviços AWS de IA/ML atendem diversos domínios:

• Saúde: Extração de dados de formulários médicos (Textract)
• Finanças: Análise de sentimento em relatórios (Comprehend)
• E-commerce: Sistemas de recomendação (Personalize)
• Mídia: Moderação de conteúdo e análise (Rekognition)
• Atendimento ao Cliente: Chatbots inteligentes (Lex)
• Desenvolvimento: Aceleração de codificação (Q Developer)

Diagrama de arquitetura de análise de dados e IA/ML

CONCLUSÃO

A AWS estabeleceu um ecossistema abrangente de serviços de IA e ML que abrange desde soluções prontas para uso até infraestrutura para desenvolvimento customizado. A arquitetura em camadas permite que organizações escolham o nível apropriado de controle e customização conforme sua maturidade técnica e requisitos específicos. O portfólio demonstra evolução consistente em direção à democratização da IA através de serviços gerenciados e à capacitação de casos de uso avançados de IA generativa através do Amazon Bedrock e produtos Amazon Q.

REFERÊNCIAS

[1] Amazon Web Services, "AWS AI Services Documentation," 2025. [Online]. Disponível em: https://aws.amazon.com/ai/

[2] Amazon Web Services, "Amazon SageMaker Developer Guide," 2025.

[3] Amazon Web Services, "Amazon Bedrock Documentation," 2025.