用機(jī)器學(xué)習(xí)為企業(yè)賦能,AWS如何消除人工智能門檻
近年來,隨著人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)技術(shù)的不斷發(fā)展,其對各行各業(yè)的影響也在不斷加深。根據(jù)Gartner對2019年的CIO議程調(diào)查,僅在2018年至2019年間,部署人工智能的組織就從4%增長到了14%。
然而對于許多企業(yè)來說,作為一種新興技術(shù),人工智能的門檻還是太高了。那么有沒有什么辦法可以降低人工智能的門檻,讓其可以更快更好地造福人類?
回答是肯定的。亞馬遜云服務(wù)AWS旗下的機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,簡稱ML)服務(wù)——Amazon SageMaker,正是為此而生。
云AI開發(fā)者服務(wù)魔力象限的領(lǐng)導(dǎo)者
如今人工智能究竟有多火?通過Gartner發(fā)布的2019年人工智能新技術(shù)成熟度曲線,我們不難窺見一二。
該成熟度曲線審查了在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新、趨勢潮流以及計劃范圍,從中我們可以看到,以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的許多人工智能技術(shù)正在快速成熟。面對大數(shù)據(jù)時代每年都呈現(xiàn)指數(shù)級增長的海量數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)通過使用數(shù)學(xué)模型從數(shù)據(jù)中提取知識和模式,為各行各業(yè)的企業(yè)遭遇的業(yè)務(wù)問題提供解決方案。從提供個性化服務(wù)到預(yù)測產(chǎn)品故障,從供應(yīng)鏈推薦到動態(tài)定價,從檢測欺詐行為到反洗黑錢……在越來越多的行業(yè)和領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)都開始大展身手。
2020年2月,Gartner又發(fā)布了云AI開發(fā)者服務(wù)魔力象限報告。Gartner在該報告中預(yù)測,2023年將會有超過40%的開發(fā)團(tuán)隊(duì)使用自動化機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù),以此構(gòu)建向其應(yīng)用程序中添加AI功能的模型。而在2019年,這一比例還不到2%;Gartner還預(yù)測,2025年將有50%的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)自動化,以緩解AI人才短缺的問題。
為了幫助廣大AI開發(fā)者降低門檻,提升效率,AWS推出了自動生成機(jī)器學(xué)習(xí)模型工具Amazon SageMaker。通過這項(xiàng)工具,即使用戶并不具備機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專業(yè)知識,也可以根據(jù)自己的數(shù)據(jù)自動探索不同的解決方案,自動訓(xùn)練和調(diào)整最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這使得用戶不僅可以快速生成高質(zhì)量模型,保持可見性和控制,而且更加易于部署。
正是憑借在廣大用戶中有口皆碑的Amazon SageMaker,AWS才以毋庸置疑的優(yōu)勢成為了云AI開發(fā)者服務(wù)魔力象限排名第一位的領(lǐng)導(dǎo)者。

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