用機器學習為企業(yè)賦能，AWS如何消除人工智能門檻
用機器學習消除人工智能門檻
目前制約人工智能應用普及的瓶頸，主要有哪些因素？亞馬遜云服務AWS首席云計算企業(yè)戰(zhàn)略顧問張俠博士將其歸納為以下三個方面：
一、AI專業(yè)人才短缺。目前人工智能、機器學習領域的專業(yè)知識相對較為高深，掌握相關知識的專業(yè)人才比較欠缺，企業(yè)往往需要支付百萬級的年薪才能找到高級人才。
二、構建和擴展技術產品難度較大。構建和擴展人工智能技術的產品，將其真正應用到現(xiàn)實的生產工作流程中，目前還存在較大的難度。
三、部署應用費時且成本高昂。企業(yè)都希望能夠獲得低成本、易使用、可擴展的人工智能產品和服務，然而在實際生產經營中部署人工智能應用時，往往會發(fā)現(xiàn)需要耗費大量時間，且成本高昂。
正是為了幫助AI開發(fā)者和廣大企業(yè)解決以上痛點，Amazon SageMaker才應運而生。
“為什么要選擇AWS的機器學習？原因同樣可以歸納為三個方面。”張俠博士表示。
一、廣泛和深入的機器學習服務。AWS為用戶提供了非常廣泛、深入的機器學習服務，其中Amazon SageMaker服務只是AWS機器學習三層服務堆棧的一個中間層，主要用于消除機器學習過程中的繁重工作，讓開發(fā)高質量模型變得更加輕松。在三層服務堆棧的底層——機器學習框架和基礎乫，用戶可以根據自己在性能、靈活性、成本控制等方面的需求，靈活選擇TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod 和 Keras等機器學習框架。在三層服務堆棧的頂層——人工智能服務，AWS提供了訓練好的人工智能服務，以解決計算機視覺服務、個性化推薦服務等與人類認知相關的典型問題。
二、使用SageMaker加速部署機器學習。作為一個工具集，Amazon SageMaker提供了用于機器學習的所有組件，擁有彈性筆記本、實驗管理、自動模型創(chuàng)建、調試與分析、模型概念漂移檢測等諸多強大功能，貫穿了整個機器學習的工作流程。這使得用戶可以加速對機器學習的學習、建模、發(fā)展、實驗等所有過程，以更少的努力、更低的成本、更快地將機器學習模型投入生產。與此同時，AWS還在不斷地為SageMaker增加新功能，僅僅在2019年就增加了50多項新功能。
三、在AWS云平臺上發(fā)展人工智能。作為全球首屈一指的IaaS公有云平臺，AWS云平臺可以為用戶提供數據存儲、數據倉庫、AIoT、容器等種類極其豐富的服務，讓用戶可以更加方便快捷地將機器學習應用進行部署和落地。
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