ai软件学习心得亚马逊机器学习工具AmazonSageMaker正式在中国AWS和北京区域上线

记者|彭新

“我们十分清醒地观念到随着美国的经济发展，中国行业已变成最重要的行业之一，也是我们最重要的行业。”近日，亚马逊AWS计算企业战略经理张侠告诉界面新闻记者。

在5月，AWS宣布旗下机器学习软件AmazonSageMaker以及多项配套服务即将在AWS全球（云南）和（上海）区域上线，成为AWS全球24个运营区域中先期公布该功能的两个主要大区。张侠强调，对于AWS重要产品，在美国地区的公布节奏已经十分快，显示了对美国市场的重视。

机器学习是人工智能（AI）的一种，它挖掘数据，识别其中的方式用于探讨分析。在亚马逊内部，机器学习得到高度加强，广泛用于其电商部门的商品推荐、仓储管理等功能。作为支撑亚马逊互联网服务的核心基础设备，云计算部门AWS则可运用机器学习进行业务需求分析，以进行负载均衡和调整。而针对亚马逊无人便利店AmazonGO而言，数百个摄像头构成的剖析网络结合机器学习算法后，就可以轻松自动完成人脸识别、购物、结账等一系列操作。

成为人工智能科技应用的大佬，亚马逊乐于向外界展示其机器学习科技领先性并向外输出，认为技术最后应落地解决实际问题，其中AmazonSageMaker作为AWS机器学习服务的核心产品ai软件学习心得，可加速用户对机器学习的学习、建模、发展、实验整个过程。张侠介绍称，自2017年推出迄今，AmazonSageMaker把合作企业的总体拥有利润减少了54%，把研发效率提高了10倍以上。

根据AWS展示介绍，在国外，包括中国体育联赛联盟国家美式橄榄球联盟（NFL）、一级方程式赛车（F1）等专业体育赛事联盟，美国民航航天局、西门子等公司机构，均使用了亚马逊的机器学习科技，进行业务变革。

随着人工智能促进企业数字化改革推向高潮，拥有“ABC”，即AI人工智能、BigData大数据、Cloud云三大科技作为主流云厂商的共识，各大厂商在比拼技术素质上不遗余力。张侠分析，在机器学习领域，关键原因包含数据、计算算力并且算法。具体来说，就是必须借助大数据系统、云计算和一些深度学习框架结合在一起。基于AWS在云计算领域的后期优势，当云计算整个和机器学习一体化后，AWS可以提供最广泛、深入的解决方案。

针对尚不具有完整AI团队的企业而言，AWS可以提供相对简便和领先的工具。此前在AWS年度re:Invent大会上，AWSAI产品行业负责人JoelMinnick在接受界面新闻记者采访时表示，过去十年AWS在演进AI时非常关注基础架构的个别，而目前则更关注用户在运行AI的整体感受。他表示，基于SageMaker等一系列机器学习产品，亚马逊可以让用户在使用机器学习时非常简便。

“构建一个机器学习系统除了必须特别专业的人，而且投入的人力、资金和时间都十分大，所以针对我们来说去推动这种的功能是不太现实的。”互联网初创企业大宇无限机器学习负责人苏映滨向界面新闻记者表示，大宇无限由豌豆荚海外事业部分拆设立，主要面向新兴行业，旗下主力产品Snaptube的月活用户终于突破1亿，同时还在最近还打造了短视频应用Zapee。

苏映滨举例称ai软件学习心得，基于旗下Snaptube提供的搜索和下载功能，并逐渐形成视频聚合需求后，面对面对海量的数据与海量的客户，需要准确的个性化内容推荐平台。对初创企业而言，要建立一个满足海量用户有千万级视频的推荐，以及相匹配的机器学习系统，在人力和时间非常有限的状况下，是一项特别大的挑战。引入SageMaker作为机器学习的系统框架后，会大大增加实际业务的复杂度和运维成本。对于机器学习科技的落地，最终还是要缓解降低费用、提高强度的难题。

张侠预测，随着AWS机器学习一系列主要软件在美国落地，包括互联网公司、医疗卫生行业及其传统生产企业均可以获益，并为前者凸显出一些数字化改革的合理方向。比如在家电业流行的智能电器产品，机器学习科技可以提供语音对话等用途应用领域的业务变革。在线教育则可聚焦于包含人工智能自动判卷评分等方向；医疗产业则可从医疗大数据预测、基因识别、医学影像识别等方面着手。