北京2020年9月17日 /美通社/ -- 今年4月于由光環(huán)新網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的AWS中國(guó)（北京）區(qū)域及由西云數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的AWS中國(guó)（寧夏）區(qū)域落地的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker，在短短不到半年的時(shí)間內(nèi)發(fā)展迅速，已經(jīng)被德勤、中科創(chuàng)達(dá)、東軟、中科云谷、伊克羅德、行者AI、德比軟件等多家AWS合作伙伴和客戶采用。AWS解決方案團(tuán)隊(duì)正在推出更多的基于SageMaker的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決方案，如數(shù)字資產(chǎn)盤活機(jī)器人等。AWS合作伙伴團(tuán)隊(duì)也正與更多AWS合作伙伴開(kāi)展緊密的合作，促進(jìn)更多相關(guān)解決方案的開(kāi)發(fā)和更多行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的落地，加快中國(guó)客戶應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的步伐，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
Amazon SageMaker在中國(guó)受青睞
Amazon SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)之所以如此受歡迎，是因?yàn)樗鼧O大地降低了機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻，通過(guò)全托管的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，消除了計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施、機(jī)器學(xué)習(xí)框架、模型構(gòu)建、訓(xùn)練及部署、工作流程等方面的復(fù)雜性，開(kāi)發(fā)者只需要專注數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)邏輯，不斷優(yōu)化算法，即可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。
SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)可以極大地提升算法工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的效率。其中，為機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者服務(wù)的IDE全集成開(kāi)發(fā)環(huán)境Amazon SageMaker Studio目前只在全球6個(gè)區(qū)域落地，其中中國(guó)就占了兩個(gè)區(qū)域。
德比軟件（上海）有限公司是一家服務(wù)于酒店行業(yè)的技術(shù)公司，服務(wù)對(duì)象包含全球十大酒店集團(tuán)、國(guó)內(nèi)外知名酒店集團(tuán)和單體酒店、全球知名的在線旅行社（OTA）及垂直搜索渠道、社交平臺(tái)和電商平臺(tái)等。最近，在AWS機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案實(shí)驗(yàn)室（AWS ML Solutions Lab）及機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品專家團(tuán)隊(duì)的幫助下，德比軟件在SageMaker上，構(gòu)建了全新的酒店庫(kù)存智能緩存系統(tǒng)。這一系統(tǒng)通過(guò)分析德比軟件實(shí)時(shí)產(chǎn)品查詢?nèi)肟诋a(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以及多年的歷史訂單數(shù)據(jù)，建立了更為準(zhǔn)確的算法模型，將酒店庫(kù)存預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率提高了超過(guò)20%，預(yù)計(jì)將為德比軟件在酒店行業(yè)的客戶帶來(lái)數(shù)億美金的額外訂單收入。
行者AI是成都潛在旗下專注游戲AI應(yīng)用的業(yè)務(wù)，他們利用SageMaker開(kāi)發(fā)了游戲智能內(nèi)容過(guò)濾服務(wù)，對(duì)不恰當(dāng)內(nèi)容的識(shí)別率超過(guò)96%，大大高于同類產(chǎn)品的水平，上線短短三個(gè)月內(nèi)，已經(jīng)獲得了幾十家游戲客戶青睞，服務(wù)于三國(guó)群英傳、多多自走棋等多種游戲。借助AWS云服務(wù)，行者AI的上線時(shí)間比計(jì)劃縮短了6個(gè)月，運(yùn)營(yíng)效率提升76%，運(yùn)營(yíng)成本節(jié)省45%。
AWS合作伙伴中科創(chuàng)達(dá)通過(guò)把他們的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)部署在SageMaker上，讓產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)過(guò)程變得更加簡(jiǎn)單高效?；赟ageMaker部署的ADC 系統(tǒng)，幫助制造企業(yè)減少75%的工作量，產(chǎn)能提升35倍。相比人工檢測(cè)，漏檢率下降3%，準(zhǔn)確率提升至99%。東軟NetEye將其安全網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品預(yù)置算法遷移到了SageMaker上，完全不需要投入昂貴的計(jì)算硬件，就可以高效完成算法構(gòu)建和模型訓(xùn)練。
加速解決方案落地，助力中國(guó)客戶應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)
為了幫助客戶更方便地應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，AWS利用全球領(lǐng)先的云技術(shù)和服務(wù)為客戶打造了定制化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決方案。數(shù)字資產(chǎn)盤活機(jī)器人是最新部署到AWS中國(guó)區(qū)域的行業(yè)技術(shù)解決方案。它將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景，客戶只要將圖片、PDF文檔、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上傳到AWS云上，利用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)的海量存儲(chǔ)，以及SageMaker的Spot訓(xùn)練（價(jià)格通常只有按需實(shí)例資源的1/10），以低成本、批處理的方式標(biāo)記數(shù)字資產(chǎn)。機(jī)器人將識(shí)別出來(lái)的信息安全地存儲(chǔ)在客戶私有的Amazon S3存儲(chǔ)桶中。該解決方案是一個(gè)開(kāi)源框架，使用者可以創(chuàng)建自己的模型或機(jī)器人，進(jìn)一步完整這一框架。目前，這一方案已經(jīng)在銀行、證券、保險(xiǎn)領(lǐng)域率先得到客戶應(yīng)用。
降低機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的學(xué)習(xí)門檻
AI技術(shù)日益成為廣大開(kāi)發(fā)者關(guān)注的熱點(diǎn)，掌握AI技術(shù)意味著拿到通向高階職場(chǎng)的入場(chǎng)券。但是AI技術(shù)往往也比較高冷，強(qiáng)化學(xué)習(xí)尤為前沿。為了方便大量的開(kāi)發(fā)者動(dòng)手嘗試機(jī)器學(xué)習(xí)，AWS于2018年推出了由強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的、1/18 比例的自動(dòng)駕駛賽車AWS DeepRacer，并于2019年舉辦覆蓋全球的AWS DeepRacer League賽車聯(lián)盟自動(dòng)駕駛大賽，同時(shí)推出基于云平臺(tái)的 AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器。參賽者可以在AWS上，利用SageMaker在線構(gòu)建賽車的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，將它部署到AWS DeepRacer或者AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器，與其它開(kāi)發(fā)者進(jìn)行自動(dòng)駕駛比賽，從而在游戲競(jìng)技中掌握機(jī)器學(xué)習(xí)。
2020年9月1日，AWS將受到全球眾多開(kāi)發(fā)者喜愛(ài)的賽車聯(lián)盟（AWS DeepRacer League）線上競(jìng)賽第一次引入中國(guó)。該項(xiàng)賽事將持續(xù)到9月30日。參賽者在線上完成“計(jì)時(shí)賽”和“正面挑戰(zhàn)賽”，成績(jī)優(yōu)秀的選手有機(jī)會(huì)參加今年晚些時(shí)候舉辦的AWS DeepRacer全球冠軍杯賽，并獲取現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì)。
AWS希望通過(guò)此舉，讓科技以人為本，讓技術(shù)融入生活，讓AI充滿樂(lè)趣，從而激發(fā)廣泛參與，促進(jìn)AI技術(shù)在中國(guó)的普及應(yīng)用和發(fā)展。
