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亞馬遜云科技推動AI/ML創(chuàng)新三大驅動力

--加速人工智能與機器學習的規(guī)模化落地

2022-09-05 07:45:25   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  2022年9月2日,在2022世界人工智能大會上,亞馬遜云科技舉辦了"人工智能前沿技術趨勢與最佳實踐" 線上分論壇,分享了亞馬遜云科技在人工智能與機器學習(AI/ML)領域的趨勢洞察和前沿技術應用的最佳實踐,并探討了AI/ML如何賦能行業(yè)數字化轉型。亞馬遜云科技通過三大AI/ML創(chuàng)新驅動力 -- 處理海量多樣化數據、加速推動產業(yè)規(guī)模化落地以及賦能更多AI開發(fā)者,加速推動各行業(yè)創(chuàng)新。同時,在本次世界人工智能大會上,亞馬遜云科技基于圖神經網絡技術構建的Amazon Neptune ML入圍了2022年度 SAIL(Superior AI Leader,卓越人工智能引領者)TOP30榜單。
  亞馬遜云科技人工智能與機器學習產品副總裁Bratin Saha在本次分論壇上發(fā)表了主題演講,他表示,AI/ML技術是當今最具變革性的技術之一,正在解決人類面臨的一些最具挑戰(zhàn)性的問題,也為我們提供了前所未有的新機遇。目前,全球數以萬計的客戶正借助我們全棧式的AI/ML服務,從海量數據中獲得洞察、做出更準確的預測、減少運營開銷、改善客戶體驗并創(chuàng)建全新的業(yè)務線,助力企業(yè)成為數據驅動的組織。
  推出專門構建的數據準備工具,幫助客戶處理海量多樣化數據
  如今,每時每刻都會有海量結構化以及如音頻、視頻、圖像、醫(yī)療數據等非結構化數據的產生,企業(yè)要借助AI/ML技術創(chuàng)新,需要處理海量多樣化的數據。亞馬遜云科技為機器學習構建了專用的數據準備工具,幫助企業(yè)從海量多樣化數據中獲取洞察。其中,Amazon SageMaker Data Wrangler 為表格數據的數據準備提供了無代碼/低代碼接口,將聚合和準備機器學習數據所需的時間從幾周縮短到幾分鐘;Amazon SageMaker Ground Truth能夠輕松地從非結構化數據創(chuàng)建高質量的訓練數據集,有效降低數據標注成本;Amazon SageMaker Feature Store專門用于存儲、共享和管理ML模型特征。
  提供從底層到應用的全套服務,加速推動AI/ML產業(yè)規(guī)模化落地
  企業(yè)要獲得實際的業(yè)務價值,需要規(guī)模化部署AI/ML,將其融入到業(yè)務的方方面面。亞馬遜云科技如今為客戶構建訓練模型的參數已達到數十億的規(guī)模,每個月提供數千億預測結果,這樣的規(guī)模效應推動了亞馬遜云科技AI/ML的產業(yè)化落地實踐。其中,在底層的基礎設施,亞馬遜云科技自研的面向機器學習推理和訓練的加速芯片Amazon Inferentia和Amazon Trainium,可以幫助客戶實現從擴展訓練工作負載到部署加速推理的端到端 ML 計算流程。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P4d實例與G5實例為客戶提供了數倍于前代產品的ML性能。亞馬遜云科技還在Amazon SageMaker Studio中提供了集成的機器學習工具,并通過Amazon SageMaker Pipelines自動化機器學習工作流程,極大提升了開發(fā)人員的工作效率。
  降低機器學習門檻,賦能更多開發(fā)者共同構建AI/ML解決方案
  亞馬遜云科技通過降低機器學習開發(fā)門檻,讓更多開發(fā)者參與其中。其中,Amazon SageMaker Studio Lab讓任何人都可以輕松、快速地構建學習和實驗機器學習的開發(fā)環(huán)境;Amazon SageMaker Canvas提供無代碼擴展功能,非專業(yè)技術人員也能夠快速從機器學習模型中獲得準確的預測結果;基于Amazon AutoML框架的Amazon AutoGluon開源庫使得開發(fā)人員只需編寫幾行代碼,即可利用深度學習來構建應用程序。亞馬遜云科技還通過與高校建立合作、舉辦Amazon DeepRacer比賽等項目,激發(fā)更多人參與機器學習創(chuàng)新。
  此外,亞馬遜云科技在本次分論壇上還分享了圖神經網絡、自動化機器學習(AutoML)等AI/ML前沿技術的應用實踐。其中,亞馬遜云科技基于圖神經網絡技術構建的Amazon Neptune ML在本次世界人工智能大會上,入圍了2022年度 SAIL(Superior AI Leader,卓越人工智能引領者)TOP30榜單。作為Amazon Neptune圖數據庫的一項新功能,它可以實現整個圖神經網絡模型創(chuàng)建、配置、訓練、測試和驗證過程的自動化,并依托Amazon SageMaker平臺,自動化部署模型和完成模型推斷的調用。在實際應用中,Amazon Neptune ML解決了工業(yè)環(huán)境海量多樣化數據、開發(fā)測試部署周期長和技術門檻高的難題。使用Amazon Neptune ML可以讓圖神經網絡的部署時間從幾周變成幾天,并可以輕松地應對諸如欺詐檢測和推薦等場景下數億級別的數據規(guī)模。
  關于亞馬遜云科技
  超過15年以來,亞馬遜云科技 (Amazon Web Services)一直以技術創(chuàng)新、服務豐富、應用廣泛而享譽業(yè)界。亞馬遜云科技一直不斷擴展其服務組合以支持幾乎云上任意工作負載,目前提供超過200項全功能的服務,涵蓋計算、存儲、數據庫、網絡、數據分析、機器學習與人工智能、物聯(lián)網、移動、安全、混合云、虛擬現實與增強現實、媒體,以及應用開發(fā)、部署與管理等方面;基礎設施遍及26個地理區(qū)域的84個可用區(qū),并已公布計劃在澳大利亞、加拿大、印度、以色列、新西蘭、西班牙、瑞士和阿聯(lián)酋新建8個區(qū)域、24個可用區(qū)。全球數百萬客戶,包括發(fā)展迅速的初創(chuàng)公司、大型企業(yè)和領先的政府機構,都信賴亞馬遜云科技,通過亞馬遜云科技的服務支撐其基礎設施,提高敏捷性,降低成本。要了解更多關于亞馬遜云科技的信息,請訪問: www.amazonaws.cn。
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