Amazon Web Services (AWS) Pazartesi günü, makine öğrenimi (ML) tabanlı arama analitiği yeteneklerini Amazon Chime SDK'ya entegre ederek gerçek zamanlı sesli aramalar, deşifreler ve ses analizlerinden bilgi üretme sürecini kolaylaştırmayı amaçladığını duyurdu. Amazon Chime SDK, geliştiricilerin web veya mobil uygulamalarda mesajlaşma, ses, video ve ekran paylaşımı işlevlerini uygulamasına olanak tanıyan bir yazılım geliştirme kitidir.
Bu güncellemelerle, geliştiriciler artık makine öğrenimi destekli ses analitiğini uygulamalarına dahil edebiliyorlar. AWS'ye göre makine öğrenimi modeli, katılımcıların olumlu, tarafsız veya olumsuz bir duygu ifade edip etmediğini algılayıp sınıflandırabilir. AWS Baş Geliştirici Sözcüsü Sébastien Stormacq, bir blog gönderisinde ses tonu analizinin konuşma sinyallerinden sözcüksel, dilbilimsel, akustik ve tonal bilgileri ortaklaşa analiz ederek duyguları anlamak için makine öğrenimi kullandığını açıkladı.
Stormacq, canlı çağrı ses tonu analizlerinden elde edilen verilere, geliştiricinin seçtiği veri gölünde erişilebildiğini ve bunun daha sonra veri görselleştirme için özel panolar oluşturmak için kullanılabileceğini belirtti. AWS, bankacılık, finansal hizmetler, iş süreci dış kaynak kullanımı (BPO), kamu sektörü, sağlık hizmetleri, telekomünikasyon ve sigortacılık gibi çeşitli sektörlerde çağrı analizi özelliklerine yönelik güçlü talep gözlemledi. Çağrı analitiğinden elde edilen içgörüler, satış stratejilerini, çalışan üretkenliğini ve genel kurumsal verimliliği artırabilir.
AWS, çağrı analitiğini SDK'ya entegre etmenin yanı sıra, SDK kullanan uygulamalarda çağrı analizi yeteneklerini uygulama sürecini basitleştirmek için tüm AWS hizmetleri için merkezi bölümü olan AWS Management Console'u güncelledi. AWS Management Console'un Amazon Chime SDK bölümü artık geliştiricilerin bulut altyapısı, telefon veya yapay zeka uzmanlığına ya da kod yazmak zorunda kalmadan analitiği ses uygulamalarına dahil etmesine olanak tanıyan bir grafik yapılandırma sunuyor.
Geliştiriciler, gerçek zamanlı ses verilerini analiz etmek için ses analizi, Amazon Transcribe veya Amazon Transcribe Call Analytics gibi kullanmayı tercih ettikleri AWS yapay zeka hizmetini seçebilir. Stormacq, AI hizmetleri ile ses tabanlı veya telefon uygulamaları arasındaki entegrasyonu AWS'nin ele aldığını belirtti. Yönetim konsolu, geliştiricilerin analiz verilerini Amazon Kinesis akışına mı yoksa Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) klasörüne mi yönlendirmek istediklerini belirlemelerine yardımcı olur. Ses analizinden gelen gerçek zamanlı bildirimler, AWS Lambda tabanlı bir işleve veya bir SQS kuyruğuna veya Amazon Simple Notification Service konusuna gönderilebilir.
Kuruluşların toplanan içgörüleri görselleştirmek için önce analizleri bir veri gölüne teslim etmesi ve ardından panolar oluşturmak için Amazon QuickSight veya Tableau gibi bir hizmet kullanması gerekir. Bu panolar daha sonra uygulamalara, vikilere ve portallara yerleştirilebilir veya bir AWS hesabına dağıtım için AWS CloudFormation şablonları biçiminde önceden oluşturulmuş panolar olarak indirilebilir. Arama analitiği, bir AWS hesabına veya herhangi bir üçüncü taraf uygulamasına entegre edilebilen Amazon EventBridge'e olaylar göndererek gerçek zamanlı uyarılar da oluşturabilir.
Yeni arama analitiği özellikleri herhangi bir altyapı yatırımı gerektirmese de AWS, kuruluşlardan kullanımlarına göre ücret alacaktır. Fiyatlandırma, dakika başına analiz edilen ses verilerinin hacmine göre belirlenir ve veri merkezi konumlarına göre değişiklik gösterebilir. Bu arama analizi özellikleri şu anda ABD Doğu (K. Virginia), Asya Pasifik (Singapur) ve Avrupa (Frankfurt) bölgelerinde kullanılabilmektedir.
AWS teklifine ek olarak, AppMaster.io gibi low-code ve no-code platformlar son zamanlarda ivme kazanarak işletmelerin uygulamalarını geliştirme ve sürdürme yöntemlerini dönüştürüyor. 60.000'den fazla kullanıcıya sahip no-code bir platform olan AppMaster, profesyonellerin geleneksel geliştirme yöntemleriyle harcanan maliyet ve zamanın çok altında web, mobil ve arka uç uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. AppMaster gibi platformlar, uygulama geliştirme sürecini otomatikleştirerek bankacılık, sağlık ve sigortacılık gibi çeşitli sektörlerde çevikliği artırır.
