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云+機器學習=?

云計算
今早,亞馬遜宣布AWS將新增機器學習服務,這項服務“面向沒有經驗的開發者,可以完全托管”。提交至該服務的所有數據都將保密,而隨著客戶向其中輸入更多數據,這一系統將越來越智能。

今早,亞馬遜宣布AWS將新增機器學習服務,這項服務“面向沒有經驗的開發者,可以完全托管”。提交至該服務的所有數據都將保密,而隨著客戶向其中輸入更多數據,這一系統將越來越智能。

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過去的多年里,機器學習技術一直在亞馬遜公司內部使用,主要被用于亞馬遜商城的個性化推薦。但AWS的一些大客戶,包括社會活動網站Change.org,要求亞馬遜提供更多的機器學習支持。

對于大多數企業,包括中小型互聯網企業和幾乎所有的傳統企業,它們不具備自己搭建云平臺的能力和優勢。云就像電網集中供電一樣,通過網絡從hub向分支傳輸資源和能力。每個企業自己進行數據存儲、計算、分析,就像自己用發電機發電一樣,不會是主流現象。

在亞馬遜之前,其他巨頭也在嘗試將云和機器學習結合起來,微軟推出Azure云機器學習平臺,谷歌則允許Prediction API接入谷歌云。

《紐約時報》評論道,微軟、谷歌、亞馬遜誰會成為***的贏家,這不是最重要的,最重要的是,亞馬遜拉低了云機器學習的價格和門檻。我們離一個低成本預測的時代更近了,而這里說的預測,不局限于預測購物行為、觀影喜好等等,而是全面滲入整個世界:基因組學,物聯網,大型網絡軟件,企業決策……

當然,就像電廠故障會帶來巨大的經濟損失一樣,隨著云平臺承載了越來越多的任務,安全性和可靠性被擺在了更重要的位置。哪家公司都不想像Netflix一樣,因為AWS數據中心故障,用戶無法正常觀看視頻。

云服務是否能贏得足夠的信任和認可,除了本身的政府的行動對此有很大影響。去年,6億美金的CIA大單最終花落AWS。老頑固CIA的認可,是對AWS可靠度和影響力的有力背書。而在我國,去年工信部出臺可信云認證,試圖指出一條透明的云服務之路。
 

責任編輯:Ophira 來源: 36Kr
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