數(shù)據(jù)科學(xué)家、開(kāi)發(fā)者的新神器 Amazon SageMaker正式上線(xiàn)中國(guó)區(qū)

原創(chuàng)
作者：Captain 2020-06-01 13:52:15

云計(jì)算

深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)自誕生至今，已經(jīng)被應(yīng)用在很多領(lǐng)域，但目前來(lái)看對(duì)于從業(yè)人員來(lái)說(shuō)仍然存在著一些阻力。

創(chuàng)新互聯(lián)建站專(zhuān)注于三水企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),響應(yīng)式網(wǎng)站,商城網(wǎng)站建設(shè)。三水網(wǎng)站建設(shè)公司,為三水等地區(qū)提供建站服務(wù)。全流程按需網(wǎng)站開(kāi)發(fā)，專(zhuān)業(yè)設(shè)計(jì)，全程項(xiàng)目跟蹤，創(chuàng)新互聯(lián)建站專(zhuān)業(yè)和態(tài)度為您提供的服務(wù)

【51CTO.com原創(chuàng)稿件】
機(jī)器學(xué)習(xí)自誕生至今，已經(jīng)被應(yīng)用在很多領(lǐng)域，但目前來(lái)看對(duì)于從業(yè)人員來(lái)說(shuō)仍然存在著一些阻力。

首先是機(jī)器學(xué)習(xí)方向的學(xué)習(xí)門(mén)檻高，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)這些知識(shí)，相對(duì)來(lái)說(shuō)比較苦澀難懂，對(duì)學(xué)習(xí)人員的綜合素養(yǎng)要求高；想要真正成為一名機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。不僅要處理代碼中的各種問(wèn)題，還需要不斷學(xué)習(xí)、與其他部門(mén)的人員溝通、了解和學(xué)會(huì)使用各種新型代碼庫(kù)或模型。

而近期登陸中國(guó)區(qū)的Amazon SageMaker的目標(biāo)就是幫助開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型。SageMaker 消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中大量的繁重瑣碎工作，讓開(kāi)發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松，大幅度降低了開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作難度。

不斷加碼AI賽道的AWS

“亞馬遜從電商時(shí)代就非常關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)，產(chǎn)品推薦、產(chǎn)品搜索、物流配送、送貨機(jī)器人、智能助理Amazon Echo、無(wú)人值守商店Amazon Go等業(yè)務(wù)都遍布機(jī)器學(xué)習(xí)的身影?！睆垈b講到。

不光是C端產(chǎn)品的歷史淵源，亞馬遜在面向B端的產(chǎn)品布局也早有規(guī)劃。

自從主打智能家居的Amazon Alexa系列設(shè)備取得大獲成功后，亞馬遜不斷加快在B端AI產(chǎn)品的布局，2016前起陸續(xù)收購(gòu)圖像公司Orbeus、聊天機(jī)器人平臺(tái)Angel.a、AI云服務(wù)安全公司Harvest.ai等一些列的AI相關(guān)公司，亞馬遜在ToB領(lǐng)域的努力早有成果，產(chǎn)品線(xiàn)包括銷(xiāo)售的Tact.ai、零售的Blutag、餐飲的SeverRooms等日常生活常見(jiàn)場(chǎng)景。

隨后在2016年re:Invent 大會(huì)上，亞馬遜云服務(wù)AWS也正式推出自己的AI產(chǎn)品線(xiàn)：Amazon Lex、Amazon Polly 以及 Amazon Rekognition，分別定位于可編寫(xiě)自然人機(jī)交互、語(yǔ)音轉(zhuǎn)換服務(wù)以及圖像識(shí)別。

而其中機(jī)器學(xué)習(xí)作為提升數(shù)據(jù)處理效率的有利武器，亞馬遜云服務(wù)AWS也早已滲透。據(jù)統(tǒng)計(jì)，約80%的TensorFlow AI系統(tǒng)部署在A(yíng)WS的云服務(wù)上。而在2019年正式發(fā)布的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)Amazon SageMaker，也已經(jīng)憑借過(guò)硬的實(shí)力快速獲得了市場(chǎng)認(rèn)可，再依托Amazon EC2的客戶(hù)積累SageMaker也得以快速部署。

Amazon SageMaker更多的是專(zhuān)注中間層的服務(wù)，主要目標(biāo)是消除機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的繁重工作，讓開(kāi)發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松?？蛻?hù)可以直接在其應(yīng)用中調(diào)用AWS提供的這些人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)，而無(wú)需關(guān)注服務(wù)背后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

 AI能力領(lǐng)跑全球的AWS

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的難點(diǎn)在于如何把這些技術(shù)真正應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)實(shí)踐中，AWS一直在致力于幫助企業(yè)解決這些問(wèn)題。

根據(jù)來(lái)自權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Gartner發(fā)布《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究報(bào)告顯示AWS、微軟、谷歌、IBM位列領(lǐng)導(dǎo)者象限的廠(chǎng)商，亞馬遜云服務(wù)AWS排名第一，領(lǐng)跑全球。報(bào)告指出，AWS擁有非常強(qiáng)大產(chǎn)品組合，在市場(chǎng)有很高的知名度，AWS為開(kāi)發(fā)人員提供的服務(wù)可以滿(mǎn)足那些沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技能和尋求高級(jí)功能的人的需求。

Gartner《云AI開(kāi)發(fā)者服務(wù)魔力象限》

https://xw.qq.com/cmsid/20200307A0LK0W00

為了幫助開(kāi)發(fā)人員學(xué)習(xí)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、AI和深度學(xué)習(xí)，AWS還提供了30多種數(shù)字培訓(xùn)課程以及AWS DeepLens和AWS DeepRacer，開(kāi)發(fā)人員可以使用它們學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。

Amazon SageMake-提升開(kāi)發(fā)效率的好平臺(tái)

機(jī)器學(xué)習(xí)目前對(duì)企業(yè)和從業(yè)者來(lái)說(shuō)仍然一個(gè)非常繁瑣的工作。在企業(yè)中，大多數(shù)企業(yè)并不具備獨(dú)立開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的能力；對(duì)開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)首先必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、轉(zhuǎn)換和預(yù)處理等一些列的處理才可以完成一個(gè)完成的模型。

通過(guò)預(yù)置的Notebook、針對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)集優(yōu)化的常用算法，以及自動(dòng)模型調(diào)優(yōu)，Amazon SageMaker大大降低了模型構(gòu)建和訓(xùn)練的難度。并且，Amazon SageMaker顯著簡(jiǎn)化和加快了模型訓(xùn)練過(guò)程，可以通過(guò)自動(dòng)提供和管理基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)訓(xùn)練模型和運(yùn)行推理。再者Amazon SageMaker也降低機(jī)器學(xué)習(xí)門(mén)檻，幫助使用Amazon SageMaker的企業(yè)大幅度削減成本。

一站式開(kāi)發(fā)工具Amazon SageMaker Studio

SageMaker提高工作效率最重要的動(dòng)力來(lái)源之一是Amazon SageMaker Studio。SageMaker Studio 為開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一站式的基于 Web 的可視化界面，它是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的基于 Web 的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 (IDE)，用戶(hù)可以在界面上執(zhí)行構(gòu)建、訓(xùn)練、調(diào)試、部署和監(jiān)控機(jī)器學(xué)習(xí)模型等所有的 ML 開(kāi)發(fā)步驟。在一個(gè)統(tǒng)一的可視化界面中，用戶(hù)就可實(shí)現(xiàn)下面功能：

l 在 Jupyter 筆記本中編寫(xiě)和執(zhí)行代碼

l 構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型

l 部署模型并監(jiān)控其預(yù)測(cè)性能

l 跟蹤和調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)

TCO成本大幅減少

AWS對(duì)使用Amazon SageMaker 的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了TCO分析，結(jié)果表明，使用它的企業(yè) TCO 在三年時(shí)間里比其他方式如自己通過(guò) Amazon EC2 或 Amazon EKS來(lái)建設(shè)要低 54%。研究的分析范圍涵蓋了從只有五位數(shù)據(jù)科學(xué)家的小團(tuán)隊(duì)到由 250 位數(shù)據(jù)科學(xué)家組成的超大型團(tuán)隊(duì)，結(jié)論是 Amazon SageMaker 能為各種規(guī)模大小不同的團(tuán)隊(duì)都提供更出色的 TCO。

在采訪(fǎng)時(shí),大宇無(wú)限機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)總監(jiān)蘇映濱表示：“Amazon SageMaker的出現(xiàn)，幫我們實(shí)現(xiàn)從0到1的突破。構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)不僅需要非常專(zhuān)業(yè)的人，而且投入的人力、資金和時(shí)間都非常大，對(duì)于大宇無(wú)限來(lái)說(shuō)，這不太現(xiàn)實(shí)?！痹赟ageMaker的幫助下，他們用三個(gè)月時(shí)間就完成了整個(gè)系統(tǒng)的搭建。SageMaker不僅幫助大宇無(wú)限完成了搭建，而且，在使用過(guò)程中還發(fā)現(xiàn)它的訓(xùn)練成本遠(yuǎn)低于自己搭建一套系統(tǒng)，據(jù)蘇映濱估計(jì)，平均下來(lái)能節(jié)省70%的訓(xùn)練成本。

伊克羅德是AWS的核心級(jí)咨詢(xún)合作伙伴 (APN Premier Consulting Partner)，其基于A(yíng)WS的解決方案極大地減少了用戶(hù)的開(kāi)發(fā)時(shí)間與運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。伊克羅德中國(guó)區(qū)副總裁桂梓捷表示：“我們運(yùn)用Amazon SageMaker平臺(tái)加速企業(yè)導(dǎo)入行業(yè)AI解決方案，如標(biāo)簽標(biāo)注、文本分析、語(yǔ)意理解、預(yù)測(cè)分類(lèi)、推薦系統(tǒng)與詐欺偵測(cè)等，針對(duì)客戶(hù)實(shí)際遇到的商業(yè)問(wèn)題，量身打造真正解決問(wèn)題的端到端AI應(yīng)用。隨著Amazon SageMaker在中國(guó)區(qū)域落地，我們將會(huì)以SageMaker平臺(tái)作為企業(yè)MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營(yíng)）核心，協(xié)助企業(yè)構(gòu)建MLOps流程，尤其在金融行業(yè)領(lǐng)域，幫助企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)家與AI工程師建立、訓(xùn)練與部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。”

AWS希望更多的客戶(hù)可以認(rèn)識(shí)到Amazon SageMaker，針對(duì)有AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)的企業(yè)，更多的是協(xié)助這些企業(yè)去打造自己內(nèi)部的MLOps的流程，讓SageMaker跟SageMaker的Studio成為客戶(hù)內(nèi)部開(kāi)發(fā)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。針對(duì)沒(méi)有AI技術(shù)的客戶(hù)，就可以借助SageMaker平臺(tái)的技術(shù)模塊，讓沒(méi)有AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)的企業(yè)也可以享受到SageMaker平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)。  

未來(lái)的世界人工智能和云將無(wú)處不在。但對(duì)于巨頭來(lái)說(shuō)，未來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力將會(huì)聚焦于人工智能技術(shù)服務(wù)，為各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供解決方案，以此推動(dòng)各大產(chǎn)業(yè)智能變革。與此同時(shí)，中國(guó)作為全球最重要且最具活力市場(chǎng)，對(duì)人工智能和云計(jì)算等新技術(shù)應(yīng)用需求也在日益劇增，人工智能也必將成為各業(yè)務(wù)部門(mén)不可或缺的一部分，如何更好的推動(dòng)大規(guī)模創(chuàng)新并實(shí)現(xiàn)巨大的商業(yè)價(jià)值是每個(gè)巨頭應(yīng)該思考的問(wèn)題。

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