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张侠：把机器学习能力交到每一位构建者手中

2020-12-14 17:18:26 佚名

在近期举办的 Amazon Web Services (AWS) INNOVATE 2020 在线技术大会上, AWS 首席云计算企业战略顾问张侠发表主题演讲，

针对当前火热的企业数字化转型，分享了 AWS 在数据库、数据分析、人工智能和机器学习等多个方面的技术能力，以及他们对企业数字化转型的助力。

数字化的时代，数据已经成为最重要的战略资产。如果把大数据、机器学习和人工智能结合在一起，就可以用这些数据来做一些前瞻性的数据分析，实现对大数据更广泛、深入的应用，进行预测性的分析。

在谈到 AWS 的人工智能和机器学习能力时，张侠透露，过去一年时间，AWS 新推出了近 250 项人工智能方面的服务和功能。

AWS 针对机器学习的中间平台之关键服务 Amazon SageMaker 和 Amazon SageMaker Studio 近期将正式在中国区域推出，目前这个服务在中国可进行有限预览。

Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。

Amazon SageMaker 消除了机器学习过程中的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。Amazon SageMaker 为开发者提供了弹性笔记本、实验管理、自动模型创建、模型调试分析，以及模型概念漂移检测等强大功能，并将这些功能封装在首个面向机器学习的集成开发环境 (IDE) Amazon SageMaker Studio 中。

张侠表示，亚马逊在机器学习方面有近 25 年的积累，亚马逊有数千名工程师和数据科学家在从事机器学习方面的工作。

我们也非常愿意把这些方法分享给更多的用户，所以我们提出一个口号，希望把机器学习的能力交到每一位构建者手中。

张侠分享之 AWS 的机器学习服务究竟如何做的呢？

AWS 的机器学习服务分为三个层次：

ML框架和基础架构

底层，是机器学习的框架和基础设施。在机器学习框架方面， AWS 支持各种主流的机器学习基础框架和接口标准，比如 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod、Keras 等；也支持 AWS Glue、Amazon Kinesis 这种机器学习数据库或者数据接口等。基础设施方面，AWS 提供各种各样机器学习的虚机、实例和镜像，提供 GPU 的计算实例 Amazon EC2 G4，也提供 Amazon EC2 P3 这样专门做并行计算、适合机器学习的实例类型，还推出了 Amazon Elastic Inference，在 Amazon EC2 上动态地挂一个专门的 GPU，然后自动缩放，以比较低的成本来做机器学习推理工作。AWS还推出了基于自家创新芯片的 AWS Inferentia 的 Amazon EC2 Inf1 实例，专门用于机器学习推理。

ML服务

中层是前文所述的 Amazon SageMaker。

AI服务

在上层，AWS 提供了比较现成的人工智能服务，如 Amazon Rekognition 图像识别服务， Amazon Polly 文字转语音、Amazon Transcribe 语音转文字这样的语言服务。Polly、Transcribe 在中国已经向用户提供。另外有语言理解、语言翻译、语义识别和读取这些文字处理服务。这次还新推出了在企业内部做全局搜索的 Amazon Kendra 搜索服务。

在过去两年，AWS 也基于 Amazon.com 使用的一些人工智能和机器学习技术，推出了个性化推荐服务 Amazon Personalize 、欺诈侦测服务 Amazon Fraud Detector ，预测服务 Amazon Forecast 。AWS 还有用于做代码审核和分析服务 Amazon CodeGuru，它采用机器学习来做代码分析，找出代码里占用资源多、开销最大的部分。Amazon Connect Contact Lens 服务用机器学习的方法分析客服中心中客户的情绪。AWS 还有人机对话服务 Amazon Lex ，它是 Amazon Echo 智能语音音箱背后的技术。

AWS 在人工智能和机器学习方面的服务广泛而深入，这一点从分析机构 Gartner 对 AWS 的评价也可以得到佐证。Gartner在 2020 年 2 月最新发布的《云上 AI 开发者服务魔力象限》中，将 AWS 排名在领导者象限首位。Gartner 说，AWS 是这个魔力象限的领导者，提供了一套全面的服务和应用开发接口 (API) ，包括语言方面、视觉方面的多种服务，而 Amazon SageMaker 机器学习服务为开发者和数据科学家提供了进一步支持。