亞馬遜創(chuàng)新大會AWS Re：INVENT 推出4個重磅AI工具
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導讀：在今天的亞馬創(chuàng)新大會AWS Re:INVENT上，亞馬遜云服務AWS的遜創(chuàng)新CEO，Andy Jassy向4萬多個到場觀眾介紹了這一整套加速機器學習流程的推出大連沙河口區(qū)（援交）援交上門崴信159-8298-6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款托管服務，SageMaker。個重I工以及推出4個重磅AI工具，亞馬視頻定向追蹤工具Amazon Rekognition Video tool，遜創(chuàng)新音頻轉文本Amazon Transcribe，推出情緒理解Amazon Comprehend，個重I工語言翻譯Amazon Translate。亞馬
機器學習現(xiàn)在已經在多個領域爆發(fā)出驚人的遜創(chuàng)新能量，企業(yè)通過獲取有效的推出用戶數(shù)據(jù)，可以高效鎖定用戶的個重I工需求，針對性地提供服務，亞馬營收利潤的遜創(chuàng)新拉升效果立竿見影。
但對于大多數(shù)急著上車的推出企業(yè)來說，自身業(yè)務結合人工智能技術最難的地方在于，沒有辦法迅速找到資深的AI專家來分析業(yè)務鏈，并搭建相應的機器學習模型解決核心問題，提升生產或者服務環(huán)節(jié)的效率。
亞馬遜敏銳地捕捉到了這個痛點，大連沙河口區(qū)（援交）援交上門崴信159-8298-6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款在今天的創(chuàng)新大會AWS Re:INVENT上，亞馬遜云服務AWS的CEO，Andy Jassy向4萬多個到場觀眾介紹了這一整套加速機器學習流程的托管服務，SageMaker。以及推出4個重磅AI工具，視頻定向追蹤工具Amazon Rekognition Video tool，音頻轉文本Amazon Transcribe，情緒理解Amazon Comprehend，語言翻譯Amazon Translate。
SageMaker，是專門為想要加碼AI技術的企業(yè)和開發(fā)者量身打造的，端對端的機器學習服務。這個服務可以讓數(shù)據(jù)科學家，開發(fā)者，以及機器學習的專家可以快速搭建、訓練、托管一定規(guī)模的機器學習。
SageMaker的構成：
編碼
從零搭建帶有虛擬學習環(huán)境的Web應用程序，用來數(shù)據(jù)挖掘清理和處理。
開發(fā)者可以在這上面跑常規(guī)類型的實例，或者GPU驅動的實例。
模型訓練
分布式模型的搭建、訓練、驗證服務。你可以直接用預裝好的監(jiān)督學習或者無監(jiān)督學習算法，也可以自己用Docer容器引擎訓練一個模型。
這種訓練可以數(shù)十倍地處理實例，這樣搭建模型的速度就超快的。訓練的數(shù)據(jù)從S3（全稱Amazon Simple Storage Service）讀取，生成的數(shù)據(jù)也會放進S3。經過模型生成的數(shù)據(jù)是基于模型的參數(shù)的，而不是模型演算出來的代碼。這樣分開處理，可以更好地用SageMaker來訓練用于其他平臺的模型，比如那些物聯(lián)網設備。
模型托管
帶HTTPs端點的托管模型的服務，能讓開發(fā)者的模型拿到實時的演算。這些端點可以緩解流量壓力，也可以在多個模型上同時進行A/B測試。同樣，開發(fā)者可以直接使用內置的SDK搭建這些端點，也可以用Docker鏡像來設置你自己的參數(shù)。
“自夸一下，我覺得SageMaker端對端服務最強大的地方，是這三部分可以分開獨立使用，靈活地補充改進企業(yè)現(xiàn)有的機器學習工作流程，”在發(fā)布會上，AWS的CEO強調SageMaker的靈活性。“它既提供現(xiàn)成的工具，也可以允許開發(fā)者自己搭建。不管哪種選擇，這個服務都可以用上最主流的算法。”
△ AWS的CEO，Andy Jassy
預設好的Jupyter Notebook，內置了10種常見的算法，這樣就可以解決很多常見機器學習的問題了。如果用戶有特殊的需求，還可以自己搭建機器學習的算法框架，比如TensorFlow，MXNet，Caffe等。
然后用戶還可以把訓練的數(shù)據(jù)先放在AWS的簡易內存服務（Simple Storage Service，簡稱S3）。SageMaker會把所有數(shù)據(jù)處理一遍，然后自己搭建一個數(shù)據(jù)工作流，彈性塊儲存量，以及其他要素。然后全部處理完之后再把它們拆分開。
這樣，開發(fā)者們就可以通過優(yōu)化烘焙后的超參數(shù)來精準微調他們模型的表現(xiàn)。
“以往這些工作都是手動操作的，非常的傷神費時，現(xiàn)在有了AWS省心多了，可以同時測多個參數(shù)，再用機器學習來優(yōu)化這個過程。”Jassy說。
一旦模型訓練好了之后，開發(fā)者可以告訴SageMaker他們想用多少個虛擬機器來試跑這套模型。另外，還可以在SageMaker上做A/B測試，讓開發(fā)者們直觀地看到他們模型在改動了哪個參數(shù)后有更好的表現(xiàn)。
SageMaker能解決哪些開發(fā)者們關心的問題
收集和準備數(shù)據(jù)
選擇和優(yōu)化機器學習的算法
搭建和管理訓練的環(huán)境
訓練和調整模型
開始把模型放進生產流程中
推廣模型的應用以及隨時管理監(jiān)控
現(xiàn)在這項服務是免費的，不過一旦使用者超過一定的使用限度，就要根據(jù)使用頻率和地域來收費了。
除了這款AI云服務，亞馬遜AWS發(fā)布會還推出了4個重磅新工具。
視頻定向追蹤工具Amazon Rekognition Video
能從多個實時的監(jiān)控流中識別出特定的人，并持續(xù)定向跟蹤。這個功能目前已經超過了競爭對手谷歌和微軟。
為了配合這套算法，亞馬遜今天還推出AI驅動的DeepLens攝像頭。根據(jù)亞馬遜以往硬件席卷市場的表現(xiàn)，可以預見DeepLens很有可能是亞馬遜下一款殺手級硬件。
雖然谷歌也在兩個月之前推出了一款AI驅動的攝像頭Clips，不過谷歌的這款攝像頭更多的是服務C端消費者，一旦眼前發(fā)生有趣的事情，會自動拍照和攝像。而亞馬遜的DeepLens是面向技術開發(fā)人員的。
大概是250刀的DeepLens高清攝像機附帶了預訓練模型，這些模型將使開發(fā)人員能夠更輕松地開始識別出現(xiàn)在視頻流中的文本字符。 另外，開發(fā)人員還可以借助AWS的新SageMaker AI服務來訓練自己的圖像識別模型，然后在相機上運行這些模型。
音頻轉文本系統(tǒng)Amazon Transcribe system
可以把音頻文件中的人類語言直接轉成文本
現(xiàn)在網絡上的音頻內容越來越多，怎么從音頻中識別檢索提取出特定的信息是個大難題。
亞馬遜今天推出的這個革命性的引擎，能夠把音頻轉換成文本，使得音頻信息也可以被檢索了。
Q：辣音頻轉文本可以用在哪些場景？
好多地方呀，比如以后煲美劇日劇韓劇可以獲得實時字幕，直接就有熟肉看了，不用再辛苦字幕組的小伙伴人肉翻譯了。或者想提高客服中心服務質量的企業(yè)，可以不用再花大量的時間挨個聽電話錄音文件了，直接看文字版效率高得多。
不過目前Amazon Transcribe暫時只支持英文和西班牙語。但亞馬遜官方說啦，未來幾個星期馬上就會推出新的版本，到時會支持更多語種的。
情緒理解服務Amazon Comprehend service
能從文本的用詞、語境、人物描述中識別出背后的積極或消極情緒。目前來說，也是只支持英語和西班牙語。
首先加的4個功能是，識別語言，名詞分類，情緒分析和關鍵短語提取。這些功能都是為了社交互動功能開發(fā)的，響應時間達到百毫秒級別。
Amazon Comprehend目前需要不停地訓練，才能提供更好的自然語言處理服務。亞馬遜的工程師團隊和數(shù)據(jù)科學家正在不懈努力，擴充和精篩訓練的數(shù)據(jù)，希望以后大家用起來越來越精準。
最后一個是之前6月份預告過的翻譯工具Amazon Translate
在兩年前收購了Safafa的技術之后，亞馬遜終于推出了自己的語言翻譯服務。不過，這一項服務比谷歌微軟落后了好幾年。
該技術是基于神經網絡中代表的語言配對模型。
該模型由一個編碼和解碼兩部分組成。編碼部分從待翻譯語言中讀取句子，并創(chuàng)建一個目標語言的表達來匹配指定文本的含義。創(chuàng)建了新的表達后，再交給模型的解碼部分，看看生成的表達是不是符合目標語言語料庫中的表述習慣，以及語義有沒有發(fā)生偏差。
同時，為了翻譯得盡可能準確又簡練，這個模型中還有一個機制，叫Attention mechanism。隨時留意被翻譯語言文本中的每個單詞，并結合上下文語境，判斷哪些詞是要翻譯成目標語言的，哪些是可以扔掉不要的。
亞馬遜希望這個翻譯工具可以結合其他AWS服務，比如文本轉語音的Polly程序; 用于多語言搜索的Elasticsearch工具; Lex聊天工具; 以及通過Amazon Lambda提供的內容本地化服務。
正如CNBC早些時候報道的那樣 ，這項新服務很可能是基于亞馬遜兩年前購買Safafa的技術。 今天的公告證實了這些早期的報告，并將AWS引入了微軟和谷歌提供的翻譯服務。
據(jù)Canalys稱，AWS 在第三季度以31.8％的份額領先云基礎設施服務市場。 在這個季度，AWS為亞馬遜帶來了45.8億美元的收入和超過10億美元的營業(yè)收入 。
機器學習現(xiàn)在已經在多個領域爆發(fā)出驚人的遜創(chuàng)新能量，企業(yè)通過獲取有效的推出用戶數(shù)據(jù)，可以高效鎖定用戶的個重I工需求，針對性地提供服務，亞馬營收利潤的遜創(chuàng)新拉升效果立竿見影。
但對于大多數(shù)急著上車的推出企業(yè)來說，自身業(yè)務結合人工智能技術最難的地方在于，沒有辦法迅速找到資深的AI專家來分析業(yè)務鏈，并搭建相應的機器學習模型解決核心問題，提升生產或者服務環(huán)節(jié)的效率。
亞馬遜敏銳地捕捉到了這個痛點，大連沙河口區(qū)（援交）援交上門崴信159-8298-6630提供外圍女小姐上門服務快速安排面到付款在今天的創(chuàng)新大會AWS Re:INVENT上，亞馬遜云服務AWS的CEO，Andy Jassy向4萬多個到場觀眾介紹了這一整套加速機器學習流程的托管服務，SageMaker。以及推出4個重磅AI工具，視頻定向追蹤工具Amazon Rekognition Video tool，音頻轉文本Amazon Transcribe，情緒理解Amazon Comprehend，語言翻譯Amazon Translate。
SageMaker，是專門為想要加碼AI技術的企業(yè)和開發(fā)者量身打造的，端對端的機器學習服務。這個服務可以讓數(shù)據(jù)科學家，開發(fā)者，以及機器學習的專家可以快速搭建、訓練、托管一定規(guī)模的機器學習。
SageMaker的構成：
編碼
從零搭建帶有虛擬學習環(huán)境的Web應用程序，用來數(shù)據(jù)挖掘清理和處理。
開發(fā)者可以在這上面跑常規(guī)類型的實例，或者GPU驅動的實例。
模型訓練
分布式模型的搭建、訓練、驗證服務。你可以直接用預裝好的監(jiān)督學習或者無監(jiān)督學習算法，也可以自己用Docer容器引擎訓練一個模型。
這種訓練可以數(shù)十倍地處理實例，這樣搭建模型的速度就超快的。訓練的數(shù)據(jù)從S3（全稱Amazon Simple Storage Service）讀取，生成的數(shù)據(jù)也會放進S3。經過模型生成的數(shù)據(jù)是基于模型的參數(shù)的，而不是模型演算出來的代碼。這樣分開處理，可以更好地用SageMaker來訓練用于其他平臺的模型，比如那些物聯(lián)網設備。
模型托管
帶HTTPs端點的托管模型的服務，能讓開發(fā)者的模型拿到實時的演算。這些端點可以緩解流量壓力，也可以在多個模型上同時進行A/B測試。同樣，開發(fā)者可以直接使用內置的SDK搭建這些端點，也可以用Docker鏡像來設置你自己的參數(shù)。
“自夸一下，我覺得SageMaker端對端服務最強大的地方，是這三部分可以分開獨立使用，靈活地補充改進企業(yè)現(xiàn)有的機器學習工作流程，”在發(fā)布會上，AWS的CEO強調SageMaker的靈活性。“它既提供現(xiàn)成的工具，也可以允許開發(fā)者自己搭建。不管哪種選擇，這個服務都可以用上最主流的算法。”
△ AWS的CEO，Andy Jassy
預設好的Jupyter Notebook，內置了10種常見的算法，這樣就可以解決很多常見機器學習的問題了。如果用戶有特殊的需求，還可以自己搭建機器學習的算法框架，比如TensorFlow，MXNet，Caffe等。
然后用戶還可以把訓練的數(shù)據(jù)先放在AWS的簡易內存服務（Simple Storage Service，簡稱S3）。SageMaker會把所有數(shù)據(jù)處理一遍，然后自己搭建一個數(shù)據(jù)工作流，彈性塊儲存量，以及其他要素。然后全部處理完之后再把它們拆分開。
這樣，開發(fā)者們就可以通過優(yōu)化烘焙后的超參數(shù)來精準微調他們模型的表現(xiàn)。
“以往這些工作都是手動操作的，非常的傷神費時，現(xiàn)在有了AWS省心多了，可以同時測多個參數(shù)，再用機器學習來優(yōu)化這個過程。”Jassy說。
一旦模型訓練好了之后，開發(fā)者可以告訴SageMaker他們想用多少個虛擬機器來試跑這套模型。另外，還可以在SageMaker上做A/B測試，讓開發(fā)者們直觀地看到他們模型在改動了哪個參數(shù)后有更好的表現(xiàn)。
SageMaker能解決哪些開發(fā)者們關心的問題
收集和準備數(shù)據(jù)
選擇和優(yōu)化機器學習的算法
搭建和管理訓練的環(huán)境
訓練和調整模型
開始把模型放進生產流程中
推廣模型的應用以及隨時管理監(jiān)控
現(xiàn)在這項服務是免費的，不過一旦使用者超過一定的使用限度，就要根據(jù)使用頻率和地域來收費了。
除了這款AI云服務，亞馬遜AWS發(fā)布會還推出了4個重磅新工具。
視頻定向追蹤工具Amazon Rekognition Video
能從多個實時的監(jiān)控流中識別出特定的人，并持續(xù)定向跟蹤。這個功能目前已經超過了競爭對手谷歌和微軟。
為了配合這套算法，亞馬遜今天還推出AI驅動的DeepLens攝像頭。根據(jù)亞馬遜以往硬件席卷市場的表現(xiàn)，可以預見DeepLens很有可能是亞馬遜下一款殺手級硬件。
雖然谷歌也在兩個月之前推出了一款AI驅動的攝像頭Clips，不過谷歌的這款攝像頭更多的是服務C端消費者，一旦眼前發(fā)生有趣的事情，會自動拍照和攝像。而亞馬遜的DeepLens是面向技術開發(fā)人員的。
大概是250刀的DeepLens高清攝像機附帶了預訓練模型，這些模型將使開發(fā)人員能夠更輕松地開始識別出現(xiàn)在視頻流中的文本字符。 另外，開發(fā)人員還可以借助AWS的新SageMaker AI服務來訓練自己的圖像識別模型，然后在相機上運行這些模型。
音頻轉文本系統(tǒng)Amazon Transcribe system
可以把音頻文件中的人類語言直接轉成文本
現(xiàn)在網絡上的音頻內容越來越多，怎么從音頻中識別檢索提取出特定的信息是個大難題。
亞馬遜今天推出的這個革命性的引擎，能夠把音頻轉換成文本，使得音頻信息也可以被檢索了。
Q：辣音頻轉文本可以用在哪些場景？
好多地方呀，比如以后煲美劇日劇韓劇可以獲得實時字幕，直接就有熟肉看了，不用再辛苦字幕組的小伙伴人肉翻譯了。或者想提高客服中心服務質量的企業(yè)，可以不用再花大量的時間挨個聽電話錄音文件了，直接看文字版效率高得多。
不過目前Amazon Transcribe暫時只支持英文和西班牙語。但亞馬遜官方說啦，未來幾個星期馬上就會推出新的版本，到時會支持更多語種的。
情緒理解服務Amazon Comprehend service
能從文本的用詞、語境、人物描述中識別出背后的積極或消極情緒。目前來說，也是只支持英語和西班牙語。
首先加的4個功能是，識別語言，名詞分類，情緒分析和關鍵短語提取。這些功能都是為了社交互動功能開發(fā)的，響應時間達到百毫秒級別。
Amazon Comprehend目前需要不停地訓練，才能提供更好的自然語言處理服務。亞馬遜的工程師團隊和數(shù)據(jù)科學家正在不懈努力，擴充和精篩訓練的數(shù)據(jù)，希望以后大家用起來越來越精準。
最后一個是之前6月份預告過的翻譯工具Amazon Translate
在兩年前收購了Safafa的技術之后，亞馬遜終于推出了自己的語言翻譯服務。不過，這一項服務比谷歌微軟落后了好幾年。
該技術是基于神經網絡中代表的語言配對模型。
該模型由一個編碼和解碼兩部分組成。編碼部分從待翻譯語言中讀取句子，并創(chuàng)建一個目標語言的表達來匹配指定文本的含義。創(chuàng)建了新的表達后，再交給模型的解碼部分，看看生成的表達是不是符合目標語言語料庫中的表述習慣，以及語義有沒有發(fā)生偏差。
同時，為了翻譯得盡可能準確又簡練，這個模型中還有一個機制，叫Attention mechanism。隨時留意被翻譯語言文本中的每個單詞，并結合上下文語境，判斷哪些詞是要翻譯成目標語言的，哪些是可以扔掉不要的。
亞馬遜希望這個翻譯工具可以結合其他AWS服務，比如文本轉語音的Polly程序; 用于多語言搜索的Elasticsearch工具; Lex聊天工具; 以及通過Amazon Lambda提供的內容本地化服務。
正如CNBC早些時候報道的那樣 ，這項新服務很可能是基于亞馬遜兩年前購買Safafa的技術。 今天的公告證實了這些早期的報告，并將AWS引入了微軟和谷歌提供的翻譯服務。
據(jù)Canalys稱，AWS 在第三季度以31.8％的份額領先云基礎設施服務市場。 在這個季度，AWS為亞馬遜帶來了45.8億美元的收入和超過10億美元的營業(yè)收入 。