隨著技術(shù)和生態(tài)的不斷演進、應(yīng)用場景的不斷探索，機器學習已然不再僅僅停留在實驗室當中。無論是日新月異的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，還是求新求變的企業(yè)轉(zhuǎn)型，機器學習都得到了廣泛的應(yīng)用，逐步成為驅(qū)動業(yè)務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。

機器學習在近 30 多年已發(fā)展為一門多領(lǐng)域交叉學科，也已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA 序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機器人等領(lǐng)域。

為了幫助大家更便捷的解決這些實際問題，讓數(shù)據(jù)科學家、算法工程師、業(yè)務(wù)開發(fā)者都能輕松駕馭機器學習，AWS 推出了各式各樣的機器學習工具，包括：ML 服務(wù)類、API 類、AI 服務(wù)工具類等。

今天，我們就對 AWS 的部分優(yōu)秀機器學習工具做一個整理，分享給各位行業(yè)從業(yè)者。

一. ML 服務(wù)類機器學習工具

1. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一項完全托管的服務(wù)，可為每位開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家提供快速構(gòu)建、訓練和部署機器學習 (ML) 模型的能力。

開發(fā)者可以在一個集成的可視界面中編寫代碼、跟蹤實驗、可視化數(shù)據(jù)以及進行調(diào)試和監(jiān)控。從完整的平臺 IDE，到具體代碼與 API，SageMaker 都有一種 Pythonic 精神，簡潔易用，同時提供高級的接口。消除了機器學習過程中的每個步驟的繁重工作，讓開發(fā)者能夠更輕松地開發(fā)高質(zhì)量模型，提高開發(fā)人員的工作效率。

2020 年 4 月底，SageMaker 在 AWS 中國的北京區(qū)域和寧夏區(qū)域上正式開放。就在前不久，在國內(nèi)開始正式開放。這標志著 AWS 人工智能、機器學習平臺服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)已全面進入中國。

工具亮點：

這是第一個用于機器學習的完全集成式開發(fā)環(huán)境 (IDE) 單一集成的可視界面操作，大幅提高開發(fā)效率 可自動構(gòu)建、訓練和調(diào)試完全可視和可控的模型 使用 Amazon SageMaker Ground Truth 將數(shù)據(jù)標記成本降低多達 70% 使用 Amazon Elastic Inference 可將機器學習推理成本降低多達 75％ API 類

二. API 類機器學習工具

1. 文本轉(zhuǎn)語音：Amazon Polly

Amazon Polly 是一項云服務(wù)，可以將文本轉(zhuǎn)化為逼真的語音。支持多種語言，并包含各種逼真的聲音，因此你可以構(gòu)建在多個位置工作的支持語音的應(yīng)用程序，并為你的客戶使用理想的語音。

此外，Amazon Polly 還包含許多神經(jīng)文本到語音轉(zhuǎn)換 (NTTS) 語音，通過新的機器學習方法為語音質(zhì)量帶來突破性的改進，從而為客戶提供盡可能最自然的文本到語音的似人類的語音。神經(jīng) TTS 技術(shù)還支持播音員風格，專為新聞播報使用案例量身定制。

Amazon Polly 的常用案例包括移動應(yīng)用程序（如新聞閱讀器、游戲、電子學習平臺）、視障人士輔助功能應(yīng)用程序以及快速增長的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 細分市場。Alexa 語音助手的品牌定制語音服務(wù)，就是通過 Amazon Polly 語音合成平臺提供的。

工具亮點：

高質(zhì)量：新的神經(jīng) TTS 和一流的標準 TTS 技術(shù)，可合成發(fā)音精度極高的超自然語音； 支持多種語言和語音：支持數(shù)十種語音語言，并為大多數(shù)語言提供男性和女性語音選項。 經(jīng)濟實惠：Amazon Polly 采用按需付費定價模式，每字符轉(zhuǎn)換成本低廉，并且支持無限次重放，使企業(yè)能夠以經(jīng)濟高效的方式為應(yīng)用程序添加語音功能。

2．語音轉(zhuǎn)文本：Amazon Transcribe

Amazon Transcribe 是一項自動語音識別 (ASR) 服務(wù)，讓開發(fā)人員能夠輕松地為其應(yīng)用程序添加語音轉(zhuǎn)文本功能。通過使用 Amazon Transcribe API，可以分析 Amazon S3 中存儲的音頻文件，并讓該服務(wù)返回一個轉(zhuǎn)錄的語音文本文件。開發(fā)人員還可以將實時音頻流發(fā)送到 Amazon Transcribe，并實時接收轉(zhuǎn)錄流。

Amazon Transcribe 可用于很多常見應(yīng)用程序，包括客戶服務(wù)通話轉(zhuǎn)錄，以及基于音頻和視頻內(nèi)容生成字幕。該服務(wù)可以轉(zhuǎn)錄以常見格式（例如 WAV 和 MP3）存儲的音頻文件，并為每個詞附加時間戳，以便開發(fā)者可以通過搜索文本輕松找到原始源中的音頻。

工具亮點：

便于閱讀的轉(zhuǎn)錄：Amazon Transcribe 采用深度學習功能自動添加標點符號和格式，從而使輸出內(nèi)容更容易理解，無需進一步編輯即可直接使用。 生成時間戳：Amazon Transcribe 會為每個詞返回時間戳，以便可以通過搜索文本輕松找到原始錄音中的音頻。 自定義詞匯表：Amazon Transcribe 支持擴展和自定義語音識別詞匯表。使用者可以將新詞添加到基本詞匯表中，并生成使用案例特定的高度準確的轉(zhuǎn)錄，例如產(chǎn)品名稱、域特定術(shù)語或個人姓名。 識別多個講話者：Amazon Transcribe 能夠識別出講話者的變化，并相應(yīng)地確定轉(zhuǎn)錄文本的歸屬。這樣可以顯著減少轉(zhuǎn)錄具有多個講話者的音頻（例如電話、會議和電視節(jié)目）所需的工作量。

3．從文檔中提取文本和數(shù)據(jù)：Amazon Textract

Amazon Textract 是一項從掃描的文檔中自動提取文本和數(shù)據(jù)的服務(wù)。Amazon Textract 的功能不只是簡單的光學字符識別 (OCR)，它還可以識別表單中字段的內(nèi)容和表格中存儲的信息。

借助 Textract，開發(fā)人員可以快速自動執(zhí)行文檔工作流，數(shù)小時可處理數(shù)百萬個文檔頁面。此外，開發(fā)人員還可以創(chuàng)建智能搜索索引，構(gòu)建自動批準工作流，并通過標記可能需要校訂的數(shù)據(jù)，更好地保持對文檔存檔規(guī)則的符合性。

結(jié)合 Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 后，開發(fā)人員可以通過內(nèi)置人工審核來管理需要人工判斷的細微或敏感工作流，從而取得高確信度的預(yù)測或?qū)︻A(yù)測進行持續(xù)審計。

工具亮點：

快速準確地提取數(shù)據(jù)：Amazon Textract 可以自動檢測文檔的布局和頁面上的關(guān)鍵元素，了解任何嵌入式表單或表格中的數(shù)據(jù)關(guān)系，并提取附帶完整上下文的所有內(nèi)容。 無需維護代碼或模板：借助 Amazon Textract 預(yù)先經(jīng)過訓練的機器學習模型，無需為數(shù)據(jù)提取編寫代碼，不需要為可能收到的每個文檔或表單維護代碼，也不必擔心頁面布局隨著時間的推移而發(fā)生變化。 更低的文檔處理成本：Amazon Textract 以非常低的成本提供 OCR 和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取（表單和表格），你只需按照實際使用量付費，無需預(yù)先承諾或長期合同。

三. AI 服務(wù)類機器學習工具

1. 代碼審查工具 —;—; Amazon CodeGuru

Amazon CodeGuru 是一種機器學習服務(wù)，可自動執(zhí)行代碼審查，并提供應(yīng)用程序性能建議。它可以幫助開發(fā)人員找到影響應(yīng)用程序性能的代碼行，并版主進行問題排查，然后提供修復或改進代碼的具體建議。

CodeGuru 由機器學習、最佳實踐以及經(jīng)在開源項目和 Amazon 內(nèi)部分析數(shù)百萬項代碼審查和數(shù)千個應(yīng)用程序后總結(jié)出來的經(jīng)驗教訓提供支持。

2. 快速構(gòu)建深度學習應(yīng)用程序 —;—; AWS Deep Learning AMI

AWS Deep Learning AMI (DLAMI) 是在云中進行深度學習的一站式商店，可以為機器學習從業(yè)人員和研究人員提供基礎(chǔ)設(shè)施和各種工具，從而加快在云中進行任意規(guī)模的深度學習的速度。

通過 DLAMI，開發(fā)人員可以快速啟動預(yù)先安裝了常見深度學習框架和界面（如 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod 和 Keras）的 Amazon EC2 實例來訓練復雜的自定義 AI 模型、試驗新算法或?qū)W習新技能和技巧。

無論需要 Amazon EC2 GPU 還是 CPU 實例，都無需為 Deep Learning AMI 支付額外費用。只需為存儲和運行應(yīng)用程序所需的 AWS 資源付費。

AWS Deep Learning AMI 可在專為推理設(shè)計的基于 Intel 的 Amazon EC2 C5 實例上運行。AMI 預(yù)安裝了 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 驅(qū)動程序，可以有效縮短完成計算所需的時間。

為了簡化軟件包的管理和部署，AWS Deep Learning AMI 安裝了 Anaconda2 和 Anaconda3 數(shù)據(jù)科學平臺，可以進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、預(yù)測分析和科學計算。

工欲善其事必先利其器，想要進行機器學習方面的工作研究，配合上優(yōu)秀的工具一定可以事半功倍。