AWS用機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新,aws 框架結(jié)構(gòu)用AWS機(jī)器推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新學(xué)習(xí)為什么各行各業(yè)的客戶都喜歡選擇亞馬遜云服務(wù)(AWS)的machine 學(xué)習(xí)服務(wù)?在日前舉行的AWS re:Invent 2020上,AWS全球機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁Swami Sivasubramanian(以下簡(jiǎn)稱Swami)就人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的話題......
為什么各行各業(yè)的客戶都喜歡選擇亞馬遜云服務(wù)(AWS)的machine 學(xué)習(xí)服務(wù)?
在日前舉行的AWS re:Invent 2020上,AWS全球機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁Swami Sivasubramanian(以下簡(jiǎn)稱Swami)就人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的話題進(jìn)行了長(zhǎng)達(dá)數(shù)小時(shí)的演講,同時(shí)也揭曉了上述問題的答案。
機(jī)器學(xué)習(xí):實(shí)現(xiàn)人工智能的重要途徑
如果要評(píng)選當(dāng)下最火的IT技術(shù),恐怕大多數(shù)人第一時(shí)間想到的是AI人工智能。
1956年,麻省理工學(xué)院教授約翰·麥卡錫(john mccarthy)在達(dá)特茅斯會(huì)議上首次提出了“人工智能”(AI)一詞,被普遍認(rèn)為是人工智能正式誕生的標(biāo)志。
然而,當(dāng)時(shí)很多人沒想到的是,長(zhǎng)期以來,由于數(shù)據(jù)匱乏、計(jì)算能力不足等各種原因,人工智能的落地和應(yīng)用遇到了嚴(yán)重的瓶頸。很多學(xué)者甚至認(rèn)為人工智能描繪的美好前景只是鏡中花、水中月,永遠(yuǎn)不會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。
但隨著近年來云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的快速崛起,各類數(shù)據(jù)開始呈現(xiàn)幾何級(jí)數(shù)的快速增長(zhǎng),計(jì)算能力也有了很大的提升,這也成為人工智能技術(shù)發(fā)展的巨大推動(dòng)力。作為實(shí)現(xiàn)人工智能的重要途徑,機(jī)器學(xué)習(xí)(machine 學(xué)習(xí),簡(jiǎn)稱ML)技術(shù)在此背景下發(fā)展迅速。
俗話說“工欲善其事,必先利其器?!眒achine 學(xué)習(xí)服務(wù)通過分析設(shè)計(jì)各種算法,可以讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律,從而大大加速人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用和落地。因此深受開發(fā)者的喜愛。這也是為什么業(yè)內(nèi)人士在談?wù)撊斯ぶ悄艿脑掝}時(shí),往往會(huì)帶上云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的原因。
AWS:機(jī)器領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者學(xué)習(xí)
AWS無疑是最優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)商之一。
從幾年前剛剛推出AI SaaS的machine 學(xué)習(xí)服務(wù)到2017年亞馬遜SageMaker的正式發(fā)布,AWS這幾年在machine 學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)步可以說是突飛猛進(jìn)。
“過去三年,AWS每年交付超過200個(gè)machine 學(xué)習(xí)功能。其中,僅在2020年,AWS就增加了超過250個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)功能。對(duì)于人工智能技術(shù)來說,這些機(jī)器學(xué)習(xí)功能非常重要,AWS真正釋放了人工智能技術(shù)的能力?!盇WS大中華區(qū)云服務(wù)產(chǎn)品管理總經(jīng)理顧凡表示,“目前全球有超過10萬客戶在使用AWS的machine 學(xué)習(xí)服務(wù)。這些客戶涵蓋各行各業(yè),無論是金融、醫(yī)療、媒體、汽車、制造、零售還是體育行業(yè),都在使用我們的機(jī)器學(xué)習(xí)?!?/p>
斯瓦米指出,AWS的machine 學(xué)習(xí)為客戶提供了非常豐富的功能和服務(wù),越來越多的行業(yè)客戶正在使用AWS提供的這些工具,在各種應(yīng)用場(chǎng)景中更好地發(fā)展自己的業(yè)務(wù)。例如,通過使用AWS提供的machine 學(xué)習(xí)模型,客戶可以將培訓(xùn)時(shí)間從過去的幾天變成幾個(gè)小時(shí),節(jié)省了大量的時(shí)間和精力,并且大大縮短了部署時(shí)間,創(chuàng)新速度更快。
AWS機(jī)器的特點(diǎn)學(xué)習(xí)服務(wù)
為什么那么多行業(yè)客戶青睞AWS的machine 學(xué)習(xí)服務(wù)?Swami認(rèn)為主要是因?yàn)锳WS的machine 學(xué)習(xí)服務(wù)有以下特點(diǎn):
1。服務(wù)的廣度和深度。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí),AWS的態(tài)度一直是“正確的工具做正確的工作”,意思是用正確的工具做正確的事情,一把鑰匙開一把鎖。AWS可以為客戶提供最合適的服務(wù)和解決方案,讓他們想運(yùn)行什么樣的工作,什么樣的場(chǎng)景,工具箱里應(yīng)該選擇什么樣的工具。這也是AWS machine 學(xué)習(xí)服務(wù)在寬度和深度上的一大優(yōu)勢(shì)。
2。思想開放。在云計(jì)算、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域,AWS一直是開放合作的,包括AWS提供的很多工具,都是非常開放的,可以很好的集成和兼容客戶的整個(gè)運(yùn)行環(huán)境。
3。AWS與客戶的合作模式。以“以客戶為中心”為企業(yè)文化的AWS在服務(wù)客戶時(shí)始終遵循兩條原則:第一,授人以魚不如授人以漁。AWS為客戶提供工具,同時(shí)希望教會(huì)他們使用工具,從而真正建立自己的能力;第二,AWS還會(huì)在客戶需要幫助的時(shí)候,幫助客戶快速解決技術(shù)和業(yè)務(wù)問題,比如工程上的缺口,產(chǎn)品原型實(shí)現(xiàn)上的困難。
機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新
在AWS re:Invent 2020的主題演講中,Swami強(qiáng)調(diào)了四大主題:
1、關(guān)于機(jī)器的堅(jiān)固性學(xué)習(xí)/
這個(gè)基礎(chǔ)包括兩個(gè)東西:一個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)的框架,一個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)所依賴的底層計(jì)算能力的基礎(chǔ)架構(gòu),也就是各種CPU和GPU。AWS的愿景是把機(jī)器學(xué)習(xí)作為工具放到所有企業(yè)手里,而不僅僅是幾個(gè)大企業(yè)。為此,AWS將全力支持并優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)的框架,并不遺余力地將這一選擇權(quán)留給客戶。
2。創(chuàng)建機(jī)器的成功捷徑學(xué)習(xí)
對(duì)于很多客戶來說,即使底層架構(gòu)非常扎實(shí),也不一定能充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)。企業(yè)還是需要Amazon SageMaker這個(gè)強(qiáng)大的、端到端的、高度集成的case環(huán)境來實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的快速落地。至于machine 學(xué)習(xí)的實(shí)例,總會(huì)有無數(shù)種計(jì)算、存儲(chǔ)、成本等各種需求的組合。AWS將通過亞馬遜SageMaker的不斷迭代,讓machine 學(xué)習(xí)工作流程中的每一步都變得極其易用。
3。讓更多人加入機(jī)器學(xué)習(xí) Empower
眾所周知,亞馬遜SageMaker可以給數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師或者機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工程師提供很大的幫助,但實(shí)際上真正想用機(jī)器學(xué)習(xí)的人遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于這些人。這些人可能不想要學(xué)習(xí)機(jī)學(xué)習(xí)這種高難度的技術(shù),但不代表他們不會(huì)用。所以AWS一直在努力讓machine 學(xué)習(xí)服務(wù)賦能更多人。
4。針對(duì)客戶實(shí)際業(yè)務(wù)問題的端到端解決方案
隨著技術(shù)的不斷演進(jìn),machine 學(xué)習(xí)的場(chǎng)景也在不斷拓展。AWS Machine 學(xué)習(xí)服務(wù)可以為工業(yè)制造場(chǎng)景和邊緣場(chǎng)景提供端到端的打包一體機(jī)解決方案。
“在過去的幾年中,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,技術(shù)壁壘已經(jīng)大大降低,這使得開發(fā)者能夠快速應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決他們最具挑戰(zhàn)性的問題,并爭(zhēng)取最大的機(jī)會(huì)?!彼雇呙渍f,“特別是在新冠肺炎疫情下,我們的客戶需要對(duì)這個(gè)不斷變化的世界做出快速反應(yīng)。他們使用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)造與客戶互動(dòng)的新方式,重新思考他們的工作方式,并學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化,以便更快地響應(yīng)客戶需求。例如,醫(yī)療行業(yè)可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來跟蹤疾病,找到治療和護(hù)理患者的新方法,加快疫苗的研發(fā)速度等等。他們能做到這一點(diǎn),是因?yàn)樗麄兊哪P徒ㄔ煺呖梢猿浞掷脵C(jī)器學(xué)習(xí)的潛力,自由地發(fā)明這些技術(shù)。這也是AWS團(tuán)隊(duì)的熱情所在,也是我們?nèi)諒?fù)一日不斷驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新、推出新功能的原因。"
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