4月24日消息，在昨天舉辦的AWS INNOVATE 2020 在線技術大會上，AWS首席云計算企業(yè)戰(zhàn)略顧問張俠發(fā)表主題演講，針對當前火熱的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，分享了AWS在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析、人工智能和機器學習等多個方面的技術能力，以及他們對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的助力。

數(shù)字化的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為最重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)。如果把大數(shù)據(jù)、機器學習和人工智能結(jié)合在一起，就可以用這些數(shù)據(jù)來做一些前瞻性的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)更廣泛、深入的應用，進行預測性的分析。

在談到AWS的人工智能和機器學習能力時，張俠透露，過去一年時間，AWS新推出了近250項人工智能方面的服務和功能。AWS針對機器學習的中間平臺之關鍵服務Amazon SageMaker和Amazon SageMaker Studio近期將正式在中國區(qū)域推出，目前這個服務在中國可進行有限預覽。

Amazon SageMaker是一項完全托管的服務，可以幫助開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學家快速構(gòu)建、訓練和部署機器學習模型。SageMaker消除了機器學習過程中的繁重工作，讓開發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。Amazon SageMaker為開發(fā)者提供了彈性筆記本、實驗管理、自動模型創(chuàng)建、模型調(diào)試分析，以及模型概念漂移檢測等強大功能，并將這些功能封裝在首個面向機器學習的集成開發(fā)環(huán)境(IDE) Amazon SageMaker Studio中。

張俠表示，亞馬遜在機器學習方面有近25年的積累，亞馬遜有數(shù)千名工程師和數(shù)據(jù)科學家在從事機器學習方面的工作。我們也非常愿意把這些方法分享給更多的用戶，所以我們提出一個口號，希望把機器學習的能力交到每一位構(gòu)建者手中。

張俠

亞馬遜AWS的機器學習服務究竟如何做的呢？以下將張俠的介紹進行編輯整理介紹：

亞馬遜AWS的機器學習服務分為三個層次。

底下層，是機器學習的框架和基礎設施。在機器學習框架方面，AWS支持各種主流的機器學習基礎框架和接口標準，比如TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod、Keras等；也支持AWS Glue、Amazon Kinesis這種機器學習數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)接口等?；A設施方面，AWS提供各種各樣機器學習的虛機、實例和鏡像，提供GPU的計算實例Amazon EC2 G4，也提供Amazon EC2 P3這樣專門做并行計算、適合機器學習的實例類型，還推出了Amazon Elastic Inference，在Amazon EC2上動態(tài)地掛一個專門的GPU，然后自動縮放，以比較低的成本來做機器學習推理工作。AWS還推出了基于自家創(chuàng)新芯片的AWS Inferentia的Amazon EC2 Inf1實例，專門用于機器學習推理。

中層是前文所述的Amazon SageMaker。

在上層，AWS提供了比較現(xiàn)成的人工智能服務，如Amazon Rekognition圖像識別服務，Amazon Polly文字轉(zhuǎn)語音、Amazon Transcribe語音轉(zhuǎn)文字這樣的語言服務。Polly、Transcribe在中國已經(jīng)向用戶提供。另外有語言理解、語言翻譯、語義識別和讀取這些文字處理服務。這次還新推出了在企業(yè)內(nèi)部做全局搜索的Amazon Kendra搜索服務。

在過去兩年，AWS也基于Amazon.com使用的一些人工智能和機器學習技術，推出了個性化推薦服務Amazon Personalize、欺詐偵測服務Amazon Fraud Detector，預測服務Amazon Forecast。AWS還有用于做代碼審核和分析服務Amazon CodeGuru，它采用機器學習來做代碼分析，找出代碼里占用資源多、開銷最大的部分。Amazon Connect Contact Lens服務用機器學習的方法分析客服中心中客戶的情緒。AWS還有人機對話服務Amazon Lex，它是Amazon Echo智能語音音箱背后的技術。

AWS在人工智能和機器學習方面的服務廣泛而深入，這一點從分析機構(gòu)Gartner對AWS的評價也可以得到佐證。Gartner在2020年2月最新發(fā)布的《云上AI開發(fā)者服務魔力象限》中，將AWS排名在領導者象限首位。Gartner說，AWS是這個魔力象限的領導者，提供了一套全面的服務和應用開發(fā)接口(API)，包括語言方面、視覺方面的多種服務，而Amazon SageMaker機器學習服務為開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學家提供了進一步支持。