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AWS机器学习服务活跃用户数量比去年增长250%

发布时间:2018-05-01 04:14:25 所属栏目:云计算 来源:站长网
导读:日前,Amazon.com公司(纳斯达克股票代码:AMZN)旗下企业Amazon Web Services(AWS)宣布,数以万计的客户正在使用AWS机器学习服务,活跃用户数量比去年增长250%以上。这主要得益于AWS re:Invent 2017以来Amazon SageMaker被广泛采用。Amazon SageMaker
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AWS机器学习

日前,Amazon.com公司(纳斯达克股票代码:AMZN)旗下企业Amazon Web Services(AWS)宣布,数以万计的客户正在使用AWS机器学习服务,活跃用户数量比去年增长250%以上。这主要得益于AWS re:Invent 2017以来Amazon SageMaker被广泛采用。Amazon SageMaker是一种全托管服务,可消除机器学习过程中每一步的繁重工作、复杂性和猜测,帮助日常开发人员和科学家们更为广泛地使用机器学习。

与其他供应商相比,AWS在机器学习领域拥有更多的用户,这很大程度上得益于AWS能够提供无可匹敌的服务组合,实现全堆栈的机器学习体验。通过AWS机器学习服务,客户可采用:AWS P2和P3 GPU实例,嵌入所有主要框架的深度学习Amazon Machine Images(AMI),Amazon SageMaker,帮助数以万计客户获得机器学习经验的设备AWS DeepLens,以及Amazon Rekognition、Amazon Polly、Amazon Lex和Amazon Comprehend等堆栈顶层的服务,打造各种各样的智能化应用程序和解决方案。

当天,AWS还宣布正式推出两款新的机器学习服务——Amazon Transcribe and Amazon Translate,它们都是AWS机器学习产品组合的一部分。Amazon Transcribe可将音频文件转换为语法正确的文本文件,并可对音频数据进行分析、索引和搜索。Amazon Translate是一项由深度学习技术驱动的机器翻译服务,可在实时和批量场景下提供自然的有声语言翻译。这些服务进一步扩展了AWS平台的语言能力,之前已经具备的服务包括:用于构建对话界面的Amazon Lex,用于将文本转换为语音的Amazon Polly,以及用于处理自然语言、理解文本含义和上下文关系的Amazon Comprehend。

“很多公司都在谈机器学习和人工智能的发展潜力,思考如何将这些技术整合到自己的应用程序。但实际上,除了少数拥有专业人员和数据科学家的企业机构之外,机器学习仍然遥不可及”,AWS机器学习副总裁Swami Sivasubramanian说道。“AWS通过推出Amazon SageMaker改变了这一现状。通过消除开发、训练和部署模型的繁重工作,Amazon SageMaker让普通开发者也能够使用机器学习。”

机器学习,这种机器学习遍布堆栈的每一层。那些超级自在的人使用自己喜欢的框架和我们的高性能P3实例进行机器学习,一些普通开发者使用Amazon SageMaker将机器学习首次融入到自己应用程序,再有一些开发者通过使用AWS人工智能服务进行语音、文本、视频、翻译、面部识别和音频听录,创造新的客户体验。

Articulate、国泰航空、Cerner、Cookpad、Cox Automotive、DailyLook、DigitalGlobe、道琼斯、Echo360、Edmunds.com、Enetpulse、Expedia.com、FamilySearch、FICO、通用医疗、Genesys、Grammarly、Intuit、KloudGin、Lau Brothers、Limbik、Lionbridge、NFL、One Hour Translation 、Polotico.eu、POPSUGAR、PubNub、Realtor.com、RedAwning.com、Shutterfly、TINT、Tinder、VidMob、VMWare和ZipRecruiter只是数以万计使用AWS机器学习技术来重新构想客户体验并在其业务中进行创新的一些客户案例。

通过在硬件、软件和生物技术层面管理数据和分析,通用医疗(GE Healthcare)为供应商和患者提供更好的服务,进而变革医疗保健行业。通用医疗人工智能工程主管Sharath Pasupunuti表示:“Amazon SageMaker让通用医疗使用强大的人工智能工具和服务,以推动改善患者护理工作。亚马逊SageMaker的可扩展性及其与本地AWS服务集成的能力,为我们带来了巨大的价值。令我们感觉兴奋的是,通用医疗云和Amazon SageMaker之间的持续合作将为我们的医疗供应商合作伙伴带来更高的收益,并为患者提供更好的护理服务。”

作为早期的AWS企业客户,Intuit是一家金融技术公司,致力于通过其全球产品和平台生态系统,推动全球消费者、小型企业和自由职业者的繁荣发展。 “通过在我们的整体人工智能和机器学习战略中引入AWS机器学习和人工智能工作负载,我们可以让我们的旗舰产品(如QuickBooks,Mint和TurboTax)更快地让最终用户受益,”Intuit执行副总裁兼首席技术官H. Tayloe Stansbury说道。“Intuit在十多年前开始了人工智能之旅。目前,在这个领域我们拥有150多项专利,并有40个系统投入使用,我们为此感到自豪,并期待着持续创新以满足客户的需求。”

Edmunds.com是一家汽车购物网站,为客户提供并持续进行更新有关车辆的详细信息,每月访问量达到2000万人次。 “我们有一项战略举措是让我们所有的工程师掌握机器学习,Amazon SageMaker是帮助我们实现这一目标的关键,它使得工程师能够更轻松地大规模构建、训练和部署机器学习模型和算法。我们很高兴能够看到在整个企业内使用Amazon SageMaker为客户研发创新性的解决方案”,Edmunds.com首席信息官Stephen Felisan表示。 

旗下包括Realtor.com、Doorsteps和Moving.com的Move, Inc.公司通过一系列网站和移动体验,为客户和房地产专业人士提供房地产信息、工具和专业知识。Move, Inc.公司首席数据官兼高级副总裁Vineet Singh表示:“我们认为,在帮助客户房产交易的过程中,Amazon SageMaker是对realtor.com工具集的一个变革性的补充。过去,机器学习工作流程比如训练和优化模型需要花费很长时间,现在这个流程可以更高效的被更广泛的开发者完成,使得我们的数据科学家和分析师可以专注于为客户打造最丰富的体验。”

道琼斯是一家新闻媒体出版和财经资讯提供商,通过各种媒介发布全球最值得信赖的商业新闻和财经信息。它提供突发新闻、独家见解、专家评论和个人理财策略。道琼斯集团首席产品和技术官Ramin Beheshti表示:“随着道琼斯持续专注地将机器学习技术融入我们的产品和服务的过程中,AWS一直都是一个不错的选择。在我们最近的Machine Learning Hackathon项目中,AWS团队为项目参与者提供了有关Amazon SageMaker和Amazon Rekognition的培训,并为所有团队提供日常支持。所以,我们的团队碰撞出了很多非常好的有关机器学习的想法,并且大部分都会在AWS上运行。这个项目最终取得了巨大的成功,这也是一个非常好的范例。”

每天,Grammarly算法通过在不同设备的多个平台上提供写作帮助,帮助数百万人更有效地进行交流。通过整合自然语言处理和先进的机器学习技术,Grammarly处理关键的沟通和业务挑战。“Amazon SageMaker使我们能够在分布式训练环境中开发TensorFlow模型, 我们还与Amazon EMR结合进行预处理,这样我们可以从Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)获取数据,通过Amazon EMR和Jupyter notebook 的Spark进行过滤,然后使用同一台笔记本上的Amazon SageMaker中进行训练。Amazon SageMaker也能够灵活适配不同的生产需求。我们可以在Amazon SageMaker上面运行推论,或者如果我们需要这个模型,可以从Amazon S3下载,并在移动设备上为iOS和Android客户运行推论”,Grammarly技术主管Stanislav Levental说道。

(编辑:辽源站长网)

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