【51CTO.com快譯】亞馬遜旗下的亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司(AWS)近日在AWS re：Invent大會(huì)上宣布了13項(xiàng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)功能和服務(wù)，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧的所有層面，旨在幫助將機(jī)器學(xué)習(xí)交到更多開(kāi)發(fā)人員的手里。AWS推出了新的Amazon SageMaker功能，因而開(kāi)發(fā)人員更容易構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括低成本的自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)記和強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)。AWS發(fā)布了新的服務(wù)、框架改進(jìn)和定制芯片，以加快機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理，同時(shí)降低成本。AWS宣布了新的人工智能(AI)服務(wù)，這些服務(wù)可從幾乎任何文檔提取文本、閱讀醫(yī)療信息，并使用亞馬遜所用的同樣技術(shù)提供定制的個(gè)性化、推薦和預(yù)測(cè)。最后但同樣重要的是，AWS將幫助開(kāi)發(fā)人員借助AWS DeepRacer上手機(jī)器學(xué)習(xí)，這種只有真實(shí)汽車1/18大小的新型自動(dòng)模型賽車面向開(kāi)發(fā)人員，由強(qiáng)化學(xué)習(xí)駕駛。

這些公告延續(xù)了AWS致力機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新的步伐，AWS在過(guò)去的一年推出了200多項(xiàng)重要的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。使用這些新服務(wù)和功能的客戶包括Adobe、寶馬、國(guó)泰航空、道瓊斯、Expedia、Formula 1、GE Healthcare、HERE、Intuit、強(qiáng)生、起亞汽車、Lionbridge、美國(guó)職業(yè)棒球大聯(lián)盟、美國(guó)宇航局噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(JPL)、Politico.eu、瑞安航空、殼牌、Tinder、聯(lián)合國(guó)、Vonage、世界銀行和Zillow。想了解AWS新的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)：https://aws.amazon.com/machine-learning。

亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁斯瓦米•西瓦蘇布拉馬尼娜(Swami Sivasubramanian)說(shuō)：“我們希望幫助所有客戶擁抱機(jī)器學(xué)習(xí)，無(wú)論他們的規(guī)模、預(yù)算、經(jīng)驗(yàn)或技能水平如何。今天宣布的公告消除了成功采用機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的重大障礙，因?yàn)樗档土藱C(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理的成本，推出的新SageMaker功能使開(kāi)發(fā)人員更容易在云端和邊緣構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，基于我們亞馬遜的多年經(jīng)驗(yàn)，提供新的AI服務(wù)。”

新的基礎(chǔ)設(shè)施、定制的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片和框架改進(jìn)，以加快訓(xùn)練和低成本推理

大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型由可從大量數(shù)據(jù)中找出模式的算法來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。然后，該模型可以通過(guò)名為“推理”的方法對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。開(kāi)發(fā)人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)框架來(lái)定義這些算法、訓(xùn)練模型和推斷預(yù)測(cè)。TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch等框架讓開(kāi)發(fā)人員可以設(shè)計(jì)和訓(xùn)練復(fù)雜的模型，常常使用多個(gè)GPU來(lái)縮短訓(xùn)練時(shí)間。大多數(shù)開(kāi)發(fā)人員在日常工作中使用多個(gè)這樣的框架。今天，AWS宣布為使用所有這些流行框架構(gòu)建模型的開(kāi)發(fā)人員作出大幅改進(jìn)，針對(duì)訓(xùn)練和推理不僅提升性能，還降低成本。

• 新的亞馬遜彈性計(jì)算云(EC2)GPU實(shí)例(下周發(fā)布)：新的P3dn.24xl實(shí)例搭載8個(gè)英偉達(dá)V100 GPU、32GB GPU內(nèi)存、快速NVMe存儲(chǔ)、96個(gè)英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器vCPU和100Gbps網(wǎng)絡(luò)接口，它是云端功能最強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練處理器，讓開(kāi)發(fā)人員可在更短的時(shí)間內(nèi)訓(xùn)練更多的數(shù)據(jù)。
• 針對(duì)AWS優(yōu)化的TensorFlow框架(正式版)：選擇使用TensorFlow的開(kāi)發(fā)人員用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)發(fā)現(xiàn)，跨眾多GPU擴(kuò)展TensorFlow頗具挑戰(zhàn)性，這常常導(dǎo)致這些GPU利用率低，對(duì)于龐大的訓(xùn)練任務(wù)而言訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。AWS解決了這個(gè)問(wèn)題，并在如何跨GPU擴(kuò)展TensorFlow方面實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新。通過(guò)改進(jìn)TensorFlow跨這些GPU分配訓(xùn)練任務(wù)的方式，新的針對(duì)AWS優(yōu)化的TensorFlow在訓(xùn)練多種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)更接近線性可擴(kuò)展性(跨256個(gè)GPU的效率為90%，之前通常只有65%)。使用新的針對(duì)AWS優(yōu)化的TensorFlow和P3dn實(shí)例，開(kāi)發(fā)人員現(xiàn)在可以在僅14分鐘內(nèi)訓(xùn)練流行的ResNet-50模型，這是測(cè)得的最短時(shí)間，比之前的最短時(shí)間快50%。而且，這些優(yōu)化通常不僅僅適用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型，還適用于一系列更廣泛的深度學(xué)習(xí)模型。
• Amazon Elastic Inference(正式版)：雖然訓(xùn)練備受關(guān)注，但推理實(shí)際上在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的成本和復(fù)雜性方面占大頭(訓(xùn)練上每花費(fèi)1美元，推理上就要花9美元)。與使用專用GPU實(shí)例的成本相比，Amazon Elastic Inference讓開(kāi)發(fā)人員可以顯著降低推理成本，最多可以省下75%。開(kāi)發(fā)人員可以在較小的通用Amazon EC2實(shí)例上運(yùn)行，通過(guò)Amazon Elastic Inference配置數(shù)量正好的GPU性能，而不是在利用率較低的整個(gè)Amazon EC2 P2或P3實(shí)例上運(yùn)行。從1 TFLOP開(kāi)始，開(kāi)發(fā)人員可以靈活地增加或減少推理性能，只需為實(shí)際使用的資源付費(fèi)。Elastic Inference支持所有流行的框架，并與Amazon SageMaker和Amazon EC2深度學(xué)習(xí)亞馬遜機(jī)器映像(AMI)集成。開(kāi)發(fā)人員無(wú)需對(duì)現(xiàn)有模型進(jìn)行任何更改，就可以開(kāi)始使用Amazon Elastic Inference。
• AWS Inferentia(2019年發(fā)布)：針對(duì)消耗整個(gè)GPU或需要較低延遲的更龐大工作負(fù)載，AWS宣布推出由AWS定制的高性能機(jī)器學(xué)習(xí)推理芯片。AWS Inferentia提供每個(gè)芯片數(shù)百teraflops(每秒萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算)以及每個(gè)Amazon EC2實(shí)例數(shù)千teraflops的性能，支持多個(gè)框架(包括TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch)，支持多種數(shù)據(jù)類型(包括INT-8、混合精度FP-16和bfloat16)。

Autodesk是3D設(shè)計(jì)、工程和娛樂(lè)軟件行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，這類軟件使用深度學(xué)習(xí)模型支持眾多使用場(chǎng)合，從探究成千上萬(wàn)潛在的設(shè)計(jì)方案、語(yǔ)義搜索設(shè)計(jì)到簡(jiǎn)化工程構(gòu)建流程以優(yōu)化渲染工作流程，不一而足。Autodesk研究部門的AI工程主管彼得•瓊斯(Peter Jones)說(shuō)：“運(yùn)行高效的推理是如今機(jī)器學(xué)習(xí)界的最大挑戰(zhàn)之一。Amazon Elastic Inference是我們發(fā)現(xiàn)的同類中首項(xiàng)功能，可以幫助我們消除如今閑置的GPU容量帶來(lái)的額外成本。我們估計(jì)，與運(yùn)行GPU相比，它可以為我們省下75%的成本。”

EagleView是一家財(cái)產(chǎn)數(shù)據(jù)分析公司，通過(guò)縮短評(píng)估損害所需的時(shí)間，使房主能夠大大加快下一步的決定，從而幫助降低自然災(zāi)害造成的財(cái)產(chǎn)損失。EagleView使用航拍、無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星圖像，在AWS上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型，以便在自然災(zāi)害發(fā)生后24小時(shí)內(nèi)更快速更準(zhǔn)確地評(píng)估財(cái)產(chǎn)損失。EagleView的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)主管謝伊•斯特朗(Shay Strong)解釋：“要達(dá)到理算員在財(cái)產(chǎn)評(píng)估方面的準(zhǔn)確性，我們需要處理海量數(shù)據(jù)，即覆蓋受災(zāi)地區(qū)的整個(gè)多維空間(時(shí)間、光譜和空間)的超高分辨率圖像。Amazon Elastic Inference打開(kāi)了新的大門，讓我們能夠更經(jīng)濟(jì)高效地探究大規(guī)模的工作流程。”

新的Amazon SageMaker功能讓用戶更容易構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí);開(kāi)發(fā)人員可以試用AWS DeepRacer，這種只有真實(shí)汽車1/18大小的自動(dòng)賽車由強(qiáng)化學(xué)習(xí)駕駛

Amazon SageMaker是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中每一步的繁重任務(wù)和猜測(cè)工作。Amazon SageMaker讓開(kāi)發(fā)人員更容易構(gòu)建、訓(xùn)練、調(diào)整和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。今天，AWS宣布了Amazon SageMaker的許多新功能。

• Amazon SageMaker Ground Truth(正式版)：構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)程需要開(kāi)發(fā)人員準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)集以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在開(kāi)發(fā)人員可以選擇算法、構(gòu)建模型并部署模型進(jìn)行預(yù)測(cè)之前，標(biāo)注人員手動(dòng)審查數(shù)千個(gè)示例，并添加訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需要的標(biāo)記。這個(gè)過(guò)程費(fèi)時(shí)又費(fèi)錢。Amazon SageMaker Ground Truth讓開(kāi)發(fā)人員極容易通過(guò)Mechanical Turk、第三方供應(yīng)商或自己的員工，利用標(biāo)注人員來(lái)標(biāo)記數(shù)據(jù)。Amazon SageMaker Ground Truth可以實(shí)時(shí)從這些標(biāo)注中學(xué)習(xí)，可以自動(dòng)為剩余的大部分?jǐn)?shù)據(jù)集添加標(biāo)記，減少了對(duì)人工審核的需求。Amazon SageMaker Ground Truth可創(chuàng)建高度準(zhǔn)確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，與人工標(biāo)注相比節(jié)省時(shí)間、降低復(fù)雜性，并最多將成本縮減70%。
• AWS Marketplace for Machine Learning(正式版)：機(jī)器學(xué)習(xí)在迅速發(fā)展，來(lái)自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的新模型和算法幾乎每周都在出現(xiàn)。Amazon SageMaker內(nèi)置了一些最流行的模型和算法，但為了確保開(kāi)發(fā)人員可以繼續(xù)訪問(wèn)最廣泛的功能，新的AWS Marketplace for Machine Learning包含可直接部署到Amazon SageMaker的150多種算法和模型(與日俱增)。開(kāi)發(fā)人員可以立即從SageMaker開(kāi)始使用這些算法和模型。對(duì)于想通過(guò)AWS Marketplace銷售的開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，向Marketplace添加目錄信息完全自助式。
• Amazon SageMaker RL(正式版)：在機(jī)器學(xué)習(xí)界，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是熱門話題，因?yàn)樗且豁?xiàng)大有潛力且令人興奮的技術(shù)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型沒(méi)有大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù);當(dāng)所需結(jié)果的回報(bào)函數(shù)已知，但實(shí)現(xiàn)結(jié)果的路徑未知，需要大量迭代才能發(fā)現(xiàn)時(shí)，它很有用。醫(yī)療保健治療、優(yōu)化制造供應(yīng)鏈和克服游戲挑戰(zhàn)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)有助于解決的幾個(gè)領(lǐng)域。然而，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)　曲線陡峭，并牽涉諸多不定因素，因而無(wú)法被資金最充裕、技術(shù)最強(qiáng)大的企業(yè)之外的組織所享用。Amazon SageMaker RL是云計(jì)算行業(yè)的第一個(gè)托管強(qiáng)化學(xué)習(xí)服務(wù)，讓任何開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)托管強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建、訓(xùn)練和部署強(qiáng)化學(xué)習(xí)，支持多個(gè)框架(包括Intel Reinforcement Learning Coach和Ray RL)、多個(gè)模擬環(huán)境(包括SimuLink和MatLab)，并與AWS新的機(jī)器人服務(wù)AWS RoboMaker集成，后者提供了與SageMaker RL緊密集成的模擬平臺(tái)。
• AWS DeepRacer(正式版)：只需幾行代碼，開(kāi)發(fā)人員就可以開(kāi)始使用AWS DeepRacer學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這是一款只有真實(shí)汽車1/18大小的全自動(dòng)賽車。該車(配備全輪驅(qū)動(dòng)、大腳車輪胎、高清攝像頭和車載計(jì)算)使用用亞馬遜SageMaker訓(xùn)練的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型來(lái)駕駛。開(kāi)發(fā)人員可以試著運(yùn)用技能，與其他開(kāi)發(fā)人員比拼汽車和模型，以便在DeepRacer聯(lián)賽杯爭(zhēng)奪獎(jiǎng)項(xiàng)和榮譽(yù)，這是世界上第一項(xiàng)向所有人開(kāi)放的自動(dòng)賽車聯(lián)盟。
• Amazon SageMaker Neo(正式版)：新的深度學(xué)習(xí)模型編譯器讓客戶訓(xùn)練一次模型、即可在任何地方運(yùn)行，性能可提高2倍。邊緣處聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上運(yùn)行的應(yīng)用程序?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能特別敏感。它們需要低延遲決策，常常部署在一大堆不同的硬件平臺(tái)上。Amazon SageMaker Neo針對(duì)特定的硬件平臺(tái)編譯模型，自動(dòng)優(yōu)化性能，讓它們以高達(dá)兩倍的性能運(yùn)行，而不降低準(zhǔn)確性。因此，開(kāi)發(fā)人員不再需要花時(shí)間為每一個(gè)硬件平臺(tái)手動(dòng)調(diào)整訓(xùn)練模型(節(jié)省了時(shí)間和費(fèi)用)。SageMaker Neo支持英偉達(dá)、英特爾、賽靈思、Cadence和Arm的硬件平臺(tái)，以及TensorFlow、Apache MXNet和PyTorch等流行模型。AWS還使Neo成為了一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目。

泰森食品(Tyson Foods)是世界上最大的食品公司之一，也是公認(rèn)的蛋白質(zhì)領(lǐng)導(dǎo)品牌。泰森食品的新興技術(shù)主管查德•瓦爾奎斯特(Chad Wahlquist)說(shuō)：“我們正在為雞肉加工廠建立一套計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，我們需要高度準(zhǔn)確的標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練這些系統(tǒng)。我們首次嘗試自行構(gòu)建標(biāo)記解決方案時(shí)，它需要大量的計(jì)算資源和眾多開(kāi)源解決方案，甚至創(chuàng)建數(shù)據(jù)標(biāo)記的用戶界面之前就需要。借助Amazon SageMaker Ground Truth，我們能夠使用現(xiàn)成的模板，只需點(diǎn)擊幾下即可運(yùn)行標(biāo)記作業(yè)，快速又輕松。Amazon SageMaker Ground Truth還讓我們能夠安全地讓自己的員工標(biāo)記數(shù)據(jù)，這是我們公司的一個(gè)基本要求。我們期待在我們的公司中使用Amazon SageMaker Ground Truth。”

T-Mobile號(hào)稱“美國(guó)的非運(yùn)營(yíng)商(Un-carrier)”，它是領(lǐng)先的無(wú)線服務(wù)、產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新提供商。T-Mobile的IT開(kāi)發(fā)副總裁馬修•戴維斯(Matthew Davis)說(shuō)：“T-Mobile團(tuán)隊(duì)的AI將AI和機(jī)器學(xué)習(xí)整合到我們客戶服務(wù)中心的系統(tǒng)中，讓我們的專家團(tuán)隊(duì)能夠通過(guò)自然語(yǔ)言理解模型更快速更準(zhǔn)確地為客戶提供服務(wù)，這些模型為他們實(shí)時(shí)提供了相關(guān)的上下文客戶信息。標(biāo)記數(shù)據(jù)是創(chuàng)建高性能模型的基礎(chǔ)，但對(duì)我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件工程師來(lái)說(shuō)也是一項(xiàng)單調(diào)乏味的任務(wù)。Amazon SageMaker Ground Truth使數(shù)據(jù)標(biāo)記過(guò)程簡(jiǎn)單、高效、易于訪問(wèn)，從而讓他們騰出時(shí)間專注于喜歡做的事情――開(kāi)發(fā)為我們的客戶和服務(wù)代表提供最佳體驗(yàn)的產(chǎn)品。”

福來(lái)雞(Chick-fil-A, Inc.)是一家家族擁有的私有餐館公司，以獨(dú)創(chuàng)的雞肉三明治聞名，在47個(gè)州和華盛頓特區(qū)的2300多家餐廳供應(yīng)剛準(zhǔn)備的食品。福來(lái)雞的首席團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人杰伊•達(dá)夫(Jay Duff)說(shuō)：“食品安全對(duì)我們公司來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。我們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的早期努力表明有望改善運(yùn)營(yíng)。Amazon SageMaker和GroundTruth幫助我們加快了開(kāi)發(fā)新模型和評(píng)估的進(jìn)程，因?yàn)楦菀讟?biāo)記和驗(yàn)證新的訓(xùn)練集，重新訓(xùn)練模型，然后迭代處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)。此外，勞動(dòng)力管理功能使我們更快地完成手動(dòng)任務(wù)，同時(shí)減少了管理工作。”

Arm技術(shù)是正在改變?nèi)藗兩詈推髽I(yè)運(yùn)營(yíng)方式的一場(chǎng)計(jì)算和連接革命的核心。Arm機(jī)器學(xué)習(xí)部門總經(jīng)理兼副總裁杰姆•戴維斯(Jem Davies)說(shuō)：“Arm預(yù)計(jì)到2035年聯(lián)網(wǎng)設(shè)備多達(dá)上萬(wàn)億件，到時(shí)有望從機(jī)器學(xué)習(xí)之類的創(chuàng)新獲取額外的消費(fèi)者價(jià)值。Amazon SageMaker Neo和Arm NN SDK這對(duì)組合將幫助開(kāi)發(fā)人員優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以便在眾多聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行。”

Cadence使電子系統(tǒng)和半導(dǎo)體公司能夠開(kāi)發(fā)出改變?nèi)藗兩?、工作和娛?lè)方式的創(chuàng)新終端產(chǎn)品。客戶使用Cadence的軟件、硬件和半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IP)，更快地向市場(chǎng)投放產(chǎn)品。Cadence設(shè)計(jì)系統(tǒng)IP部門的高級(jí)副總裁兼總經(jīng)理巴布•曼達(dá)瓦(Babu Mandava)說(shuō)：“Cadence Tensilica處理器針對(duì)設(shè)備端機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化，從自動(dòng)駕駛汽車、語(yǔ)音處理到機(jī)器人技術(shù)，不一而足。Amazon SageMaker Neo簡(jiǎn)化了從云到邊緣部署優(yōu)化模型的工作。我們很高興促進(jìn)Amazon SageMaker Neo與我們的Tensilica處理器系列和開(kāi)發(fā)環(huán)境無(wú)縫集成，幫助開(kāi)發(fā)人員為基于Tensilica的邊緣設(shè)備優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型。”

GE Healthcare是一家提供醫(yī)療影像、監(jiān)視、生物制造以及細(xì)胞和基因治療技術(shù)的領(lǐng)先供應(yīng)商，通過(guò)智能設(shè)備、數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用軟件和服務(wù)，實(shí)現(xiàn)診斷、治療和監(jiān)視等方面的精準(zhǔn)健康。GE Healthcare的愛(ài)迪生產(chǎn)品組合戰(zhàn)略高級(jí)副總裁基思•比奇洛(Keith Bigelow)說(shuō)：“GE Healthcare正幫助醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)提供更好的醫(yī)療結(jié)果，徹底改變醫(yī)療界。我們使用Amazon SageMaker訓(xùn)練計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型，然后將模型部署到我們的MRI和X光設(shè)備中。通過(guò)運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，我們能夠減小訓(xùn)練模型的大小，同時(shí)兼顧網(wǎng)絡(luò)壓縮和模型精確度。Amazon SageMaker RL消除了運(yùn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)工作負(fù)載的復(fù)雜性，讓我們能夠在短短四周內(nèi)從構(gòu)思進(jìn)入到實(shí)施。”

亞馬遜機(jī)器人副總裁兼杰出工程師布拉德•波特(Brad Porter)說(shuō)：“強(qiáng)化學(xué)習(xí)帶來(lái)了機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人領(lǐng)域的創(chuàng)新。我們很高興Amazon SageMaker讓用戶更容易在實(shí)際的應(yīng)用中試用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，我們已經(jīng)在嘗試將其用于機(jī)器人應(yīng)用。比如今年早些時(shí)候，我們展示了一種能夠使用其中一些技術(shù)玩啤酒乒乓游戲的機(jī)器人，我們很高興與AWS合作，繼續(xù)探索這方面的機(jī)會(huì)。”

新的AI服務(wù)為所有應(yīng)用程序賦予智能，無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)方面的經(jīng)驗(yàn)

許多開(kāi)發(fā)人員希望能夠在機(jī)器學(xué)習(xí)方面不需要任何經(jīng)驗(yàn)的情況下為其應(yīng)用程序添加智能功能?；诂F(xiàn)有的計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、語(yǔ)言和聊天機(jī)器人服務(wù)，AWS宣布了大大擴(kuò)展的AI服務(wù)。

• Amazon Textract(預(yù)覽版)：今天許多公司通過(guò)手動(dòng)輸入數(shù)據(jù)從文檔和表單中提取數(shù)據(jù)，這個(gè)過(guò)程緩慢又費(fèi)錢，或者使用簡(jiǎn)單的光學(xué)字符識(shí)別(OCR)軟件，這常常不準(zhǔn)確，而且生成的輸出通常需要繁重的后期處理，以便提取的內(nèi)容采用開(kāi)發(fā)人員的應(yīng)用程序所能使用的格式。Amazon Textract使用機(jī)器學(xué)習(xí)立即讀取幾乎任何類型的文檔，準(zhǔn)確地提取文本和數(shù)據(jù)，無(wú)需任何手動(dòng)審查或自定義代碼。Amazon Textract讓開(kāi)發(fā)人員可迅速使文檔工作流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，并在幾小時(shí)內(nèi)處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)文檔頁(yè)面。
•  Amazon Comprehend Medical(正式版)：構(gòu)建下一代醫(yī)療應(yīng)用需要能夠解讀和分析常常包含在自由形式的非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療文本中的信息，比如入院記錄或患者病史。Comprehend Medical是一種面向醫(yī)療文本的高度準(zhǔn)確的自然語(yǔ)言處理服務(wù)，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)從患者記錄、臨床試驗(yàn)報(bào)告及其他電子健康記錄中提取疾病、藥物和治療結(jié)果等信息。Comprehend Medical無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，無(wú)需編寫(xiě)復(fù)雜的規(guī)則，無(wú)需訓(xùn)練模型，它還在不斷改進(jìn)。你只需為使用的資源付費(fèi)，沒(méi)有最低費(fèi)用或前期承諾。
• Amazon Personalize(預(yù)覽版)：基于驅(qū)動(dòng)亞馬遜的同樣技術(shù)，Amazon Personalize是一種實(shí)時(shí)推薦和個(gè)性化服務(wù)。20多年前，亞馬遜率先將機(jī)器學(xué)習(xí)用于推薦和個(gè)性化。經(jīng)驗(yàn)表明，沒(méi)有適用于個(gè)性化的萬(wàn)能算法。從視頻、音樂(lè)、產(chǎn)品到新聞文章，每個(gè)使用場(chǎng)合都有各自的特點(diǎn)，需要結(jié)合獨(dú)特的數(shù)據(jù)、算法和優(yōu)化。Amazon Personalize以一種完全托管的服務(wù)為客戶提供了這種體驗(yàn)，該服務(wù)將為幾乎任何使用場(chǎng)合構(gòu)建、訓(xùn)練和部署自定義且私有的個(gè)性化和推薦模型。Amazon Personalize可以通過(guò)電子郵件或推送通知，進(jìn)行推薦、實(shí)現(xiàn)搜索結(jié)果個(gè)性化以及細(xì)分客戶以實(shí)現(xiàn)直接的、個(gè)性化的營(yíng)銷。
• Amazon Forecast(預(yù)覽版)：就像個(gè)性化一樣，預(yù)測(cè)歷來(lái)是一門模糊藝術(shù)，客戶基于歷史數(shù)據(jù)，試圖預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈、庫(kù)存數(shù)量和產(chǎn)品需求方面的未來(lái)趨勢(shì)。就像Amazon Personalize一樣，Amazon Forecast基于亞馬遜開(kāi)發(fā)的用于眾多關(guān)鍵預(yù)測(cè)的技術(shù)。由于常常有眾多相互關(guān)聯(lián)的因素(比如價(jià)格、事件甚至天氣)，預(yù)測(cè)很難做好。預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確會(huì)帶來(lái)重大影響，比如無(wú)法滿足客戶需求或嚴(yán)重超支。Amazon Forecast創(chuàng)建準(zhǔn)確的時(shí)間序列預(yù)測(cè)。Amazon Forecast使用歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)的因果數(shù)據(jù)，可自動(dòng)訓(xùn)練、調(diào)整和部署自定義且私有的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型，那樣客戶更確信在優(yōu)化支出的同時(shí)有望提供合適的客戶體驗(yàn)。

Cox Automotive是Cox企業(yè)的子公司，旗下涵蓋Cox的所有全球汽車業(yè)務(wù)，包括Kelley Blue Book、Xtime、Autotrader.com和Manheim。Cox Automotive的首席技術(shù)官布賴恩•蘭德曼(Bryan Landerman)說(shuō)：“我們Cox Automotive著眼于改變?nèi)澜缳I賣和交易汽車的方式。為了進(jìn)一步更新改造我們的汽車解決方案，我們將利用Amazon Textract加快汽車的交易速度。借助Amazon Textract，我們可以自動(dòng)捕獲和驗(yàn)證文檔和表單中的數(shù)據(jù)，比如貸款申請(qǐng)或車輛所有權(quán)憑證，因而更快地做出決策。這將減少客戶的工作，為從制造商到買家的所有人簡(jiǎn)化流程。”

Alfresco是一家提供流程自動(dòng)化、內(nèi)容管理和信息治理軟件的領(lǐng)先企業(yè)開(kāi)源提供商。Alfresco的首席技術(shù)官兼創(chuàng)始人約翰•牛頓(John Newton)說(shuō)：“我們Alfresco希望為客戶盡量簡(jiǎn)化文檔處理和內(nèi)容管理。由于文檔管理系統(tǒng)的效果完全取決于輸入內(nèi)容，我們擁有能夠自動(dòng)準(zhǔn)確地從數(shù)字化文檔提取關(guān)鍵信息的基礎(chǔ)工具至關(guān)重要。之前，我們?cè)贠CR技術(shù)的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了定制解決方案，以便提取感興趣的數(shù)據(jù)，這需要大量的人工訓(xùn)練。這個(gè)過(guò)程消耗了寶貴的時(shí)間和資源，但這又是必須完成的工作。有了Amazon Textract，我們現(xiàn)在不僅可以自動(dòng)提取文檔和表格信息中的文本，還可以自動(dòng)提取真實(shí)的寶貴信息，讓我們能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)輸入自動(dòng)化，并便于更快地做出業(yè)務(wù)決策。Amazon Textract使我們能夠提供更好的數(shù)據(jù)完整性、安全合規(guī)性以及比以往更快地啟動(dòng)業(yè)務(wù)流程的能力。而最重要的是，這一切幫助我們更好地協(xié)助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。”

貝絲•伊斯雷爾女執(zhí)事醫(yī)療中心(BIDMC)是哈佛醫(yī)學(xué)院的一家患者護(hù)理、教學(xué)和研究附屬機(jī)構(gòu)，在美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究所資助的多家獨(dú)立醫(yī)院中一向名列全美前茅。BIDMC還是波士頓紅襪隊(duì)的官方醫(yī)院。貝絲•伊斯雷爾女執(zhí)事醫(yī)療中心的高級(jí)企業(yè)架構(gòu)師Venkat Jegadeesan說(shuō)：“我們BIDMC有490多張總是被占用的手術(shù)床。我們竭力快速成功地完成外科手術(shù)，以便患者得到及時(shí)治療。但許多手術(shù)被取消和推遲了，就因?yàn)楹茈y在電子健康記錄(EHR)中找到手術(shù)前需要患者填寫(xiě)的病史和身體檢查(H&P)表格。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們開(kāi)始使用Amazon Comprehend Medical，很容易使用關(guān)鍵醫(yī)療文本就能搜索到我們EHR系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。我們的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在能夠借助針對(duì)臨床人員的正確提示，迅速找到H&P表格。因此，我們可以節(jié)省大量寶貴的時(shí)間，有助于防止推遲或可能的取消，手術(shù)推遲或取消對(duì)患者及家屬來(lái)說(shuō)很不方便。”

在出過(guò)三位諾貝爾獎(jiǎng)獲得者的弗雷德•哈欽森癌癥研究中心，世界知名的科學(xué)家組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)尋求新穎創(chuàng)新的方法來(lái)預(yù)防、診斷和治療癌癥、HIV/艾滋病及其他危及生命的疾病。弗雷德•哈欽森癌癥研究中心的首席信息官馬修•特魯內(nèi)爾(Matthew Trunnell)說(shuō)：“治愈癌癥本質(zhì)上是個(gè)時(shí)間問(wèn)題。對(duì)于癌癥患者和致力于攻克癌癥的研究人員來(lái)說(shuō)，時(shí)間是稀缺資源。開(kāi)發(fā)臨床試驗(yàn)并將其與合適的患者聯(lián)系起來(lái)的過(guò)程需要研究團(tuán)隊(duì)篩選和標(biāo)記大量的非結(jié)構(gòu)化病歷數(shù)據(jù)。Amazon Comprehend Medical將把這個(gè)時(shí)間從幾小時(shí)縮減到幾秒。這是讓研究人員在需要時(shí)可以迅速獲取所需信息的重要一步，那樣他們能找到實(shí)用的寶貴信息，為患者拿出救命的療法。”

普華永道(PwC)旗下公司遍布158個(gè)國(guó)家，250000多名員工致力于提供高質(zhì)量的保證、咨詢和稅務(wù)服務(wù)。普華永道的醫(yī)療保健AI主管馬特•里奇(Matt Rich)說(shuō)：“Amazon Comprehend Medical讓我們能夠以更少的開(kāi)銷獲得更好的結(jié)果。通過(guò)與客戶一起使用Comprehend Medical，我們可以更專注于構(gòu)建更智能的應(yīng)用程序，少關(guān)注標(biāo)記、訓(xùn)練和重新訓(xùn)練模型。對(duì)于我們的客戶來(lái)說(shuō)，能夠大規(guī)模準(zhǔn)確地執(zhí)行非常手動(dòng)的任務(wù)讓我們得以開(kāi)發(fā)出更有影響力的解決方案。比如說(shuō)，我們的一家制藥客戶在樣本數(shù)量有限的環(huán)境下使用Comprehend Medical，幫助提取讓他們得以識(shí)別醫(yī)學(xué)相關(guān)事件的信息。初步調(diào)查表明，我們發(fā)現(xiàn)處理速度明顯快于過(guò)去。”

達(dá)美樂(lè)披薩(Domino's Pizza Enterprises Ltd.)是澳大利亞最大的比薩連鎖店，其愿景是成為每個(gè)社區(qū)食品互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。達(dá)美樂(lè)披薩的戰(zhàn)略和洞察力全球主管馬利卡•克里什納默西(Mallika Krishnamurthy)說(shuō)：“客戶是我們達(dá)美樂(lè)所做的一切工作的核心，我們?cè)诓恍傅嘏Ω纳坪吞嵘麄儗?duì)品牌的體驗(yàn)。結(jié)合使用Amazon Personalize與Amazon Pinpoint，我們能夠面對(duì)整個(gè)客戶群大規(guī)模實(shí)現(xiàn)個(gè)性化，這在以前是不可能實(shí)現(xiàn)的。Amazon Personalize使我們能夠利用每個(gè)客戶及其環(huán)境方面的信息，通過(guò)我們的數(shù)字化渠道提供定制的溝通方式，比如特別優(yōu)惠和促銷方案。”

Mercado Libre是拉美的一家領(lǐng)先的在線商務(wù)和支付平臺(tái)。Mercado Libre的商業(yè)智能主管亞德里安•奎利斯(Adrian Quilis)說(shuō)：“我們一直使用Amazon Forecast最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，預(yù)測(cè)市場(chǎng)對(duì)50000多種不同產(chǎn)品的需求，這些算法可以直接拿來(lái)使用。Amazon Forecast負(fù)責(zé)構(gòu)建管道、重新訓(xùn)練時(shí)間表和重新生成預(yù)測(cè)的所有繁重工作，因此我們可以非常輕松地試驗(yàn)數(shù)百個(gè)模型。”

原文標(biāo)題：Amazon Web Services Announces 13 New Machine Learning Services and Capabilities, Including a Custom Chip for Machine Learning Inference, and a 1/18 Scale Autonomous Race Car for Developers

鏈接：https://press.aboutamazon.com/news-releases/news-release-details/amazon-web-services-announces-13-new-machine-learning-services

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