韓麗佳

好的工具能夠激發(fā)出各行各業(yè)“百花齊放”的優(yōu)秀局面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的有效推進(jìn)正需要AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)這種“以點(diǎn)帶面”的激發(fā)。

當(dāng)前，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為社會(huì)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域所面臨的必答題。在解題過程中，我們需要哪些方法和工具呢？對(duì)此，AWS首席云計(jì)算企業(yè)戰(zhàn)略顧問張俠表示：“在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個(gè)重要的支撐點(diǎn)?！?/p>

“幾乎所有行業(yè)都在機(jī)器學(xué)習(xí)的影響范圍之內(nèi)，比如大家相對(duì)熟悉的金融行業(yè)，從風(fēng)險(xiǎn)欺詐偵測(cè)到智能投顧，機(jī)器學(xué)習(xí)都起到了巨大的作用;再比如，媒體娛樂行業(yè)中的短視頻領(lǐng)域，視頻內(nèi)容的生成、分類、推薦等都大量運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法?！备餍懈鳂I(yè)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的需求日趨強(qiáng)烈，但是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的使用門檻頗高，這是矛盾點(diǎn)，同時(shí)也是需求點(diǎn)、創(chuàng)新點(diǎn)。

張俠表示：“AWS希望把機(jī)器學(xué)習(xí)的能力交到每一位創(chuàng)建者的手中，使它成為大家手中的一個(gè)工具?！?/p>

讓機(jī)器學(xué)習(xí)能力唾手可得

工具的創(chuàng)造和使用在社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中一直處于重要地位，從石器到鐵器，再到蒸汽機(jī)、電動(dòng)機(jī)、計(jì)算機(jī)……時(shí)代的車輪不斷前進(jìn)，到了信息化、智能化的今天，工具的形式已不再局限于實(shí)體硬件。

在數(shù)字社會(huì)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是一種手段、一種工具。

根據(jù)Gartner對(duì)2019年的CIO議程調(diào)查，2018年至2019年間，部署人工智能（AI）的組織從4%增長(zhǎng)到了14%。人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用在企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型上有著光明的前景，在當(dāng)今社會(huì)，任何一個(gè)企業(yè)組織都不能忽視它們的作用。

日前，亞馬遜云服務(wù)Amazon Web Services，Inc.（AWS）宣布，Amazon SageMaker在由西云數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的AWS中國(guó)（寧夏）區(qū)域和光環(huán)新網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的AWS中國(guó)（北京）區(qū)域正式上線。

Amazon SageMaker的出現(xiàn)，有效地幫助企業(yè)解決了制約人工智能廣泛應(yīng)用的三個(gè)方面的難題：一是掌握人工智能專業(yè)知識(shí)的人才不足，二是構(gòu)建和擴(kuò)展人工智能的技術(shù)產(chǎn)品的難度大，三是在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中部署人工智能相關(guān)的應(yīng)用費(fèi)時(shí)且成本高。

AWS推出Amazon SageMaker的一系列服務(wù)的含義可以解釋為：打造工具，簡(jiǎn)化過程，推動(dòng)生產(chǎn)，激發(fā)創(chuàng)造。

“保姆式”工具刪繁就簡(jiǎn)

新工具的創(chuàng)造和采用必然促使科學(xué)技術(shù)水平和能力相應(yīng)地提高，工具越高級(jí)，對(duì)使用者進(jìn)行相關(guān)作業(yè)的賦能作用越大，AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)就是這樣一種新工具。

作為AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的核心產(chǎn)品，Amazon SageMaker是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，可以幫助開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型。SageMaker可以通過主動(dòng)學(xué)習(xí)、超參數(shù)優(yōu)化、模型分布式訓(xùn)練等監(jiān)控訓(xùn)練進(jìn)展，部署培訓(xùn)模型以作為自動(dòng)擴(kuò)展的RESTful服務(wù)，以及對(duì)并發(fā)ML實(shí)驗(yàn)進(jìn)行集中式管理，從標(biāo)簽數(shù)據(jù)開始簡(jiǎn)化ML工作流，消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的繁重工作，讓開發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。

Amazon SageMaker提供了強(qiáng)大的功能，如彈性筆記本、實(shí)驗(yàn)管理、自動(dòng)模型創(chuàng)建、調(diào)試與分析，以及概念漂移檢測(cè)等，這些功能封裝在首個(gè)面向機(jī)器學(xué)習(xí)的集成開發(fā)環(huán)境Amazon SageMaker Studio中。

Autodesk、Change Healthcare、拜耳、英國(guó)航空、蓋洛普、洛杉磯快船隊(duì)、松下航空電子（Panasonic Avionics）、環(huán)球郵報(bào)和T-Mobile等眾多企業(yè)都已開始利用Amazon SageMaker加快機(jī)器學(xué)習(xí)部署。在中國(guó)，如虎牙、大宇無限、嘉誼互娛、華來科技等也都選擇使用Amazon SageMaker服務(wù)大規(guī)模地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

為什么這么多國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)紛紛選擇AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)呢？張俠指出：“AWS提供的是最廣泛、最深入的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)?！?/p>

AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)到底有多高級(jí)，能給急于實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)帶來多大的賦能作用？下面讓我們一起來看一下亞馬遜AWS目前提供的三層“保姆式”機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。

底層是機(jī)器學(xué)習(xí)框架和基礎(chǔ)架構(gòu)層。

在這一層，AWS幾乎支持了所有的開源標(biāo)準(zhǔn)框架，比如TensorFlow、Apache Mxnet、PyTorch等，另外還支持GLUON、Keras等多個(gè)平臺(tái)的接口、轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)。

另外，基礎(chǔ)架構(gòu)層還提供了亞馬遜機(jī)器鏡像—AMI（Amazon Machine Image），它是一個(gè)可以將操作系統(tǒng)、用戶的應(yīng)用程序、配置等一起打包的加密機(jī)器鏡像，可用于啟用實(shí)例的預(yù)配置服務(wù)器模板。

中層是AWS機(jī)器學(xué)習(xí)的核心服務(wù)層。

該層最主要的產(chǎn)品是Amazon SageMake和SageMake Studio，它針對(duì)的是有技術(shù)背景的專業(yè)人員，開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家可以利用這個(gè)工具找到人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)所衍生的創(chuàng)新點(diǎn)、突破點(diǎn)，進(jìn)而推出新產(chǎn)品、新服務(wù)。

上層是人工智能服務(wù)層。

該層提供了AWS通過深度學(xué)習(xí)開發(fā)出來的人工智能專用服務(wù)，這些服務(wù)主要解決與人類認(rèn)知相關(guān)的典型問題?？蛻艨梢灾苯釉谄鋺?yīng)用中調(diào)用AWS提供的這些人工智能服務(wù)，而無需關(guān)注服務(wù)背后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。比如，針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺方面的Amazon Rekognition、針對(duì)文字語音的轉(zhuǎn)換和記錄的Amazon Polly和Amazon Transcribe、針對(duì)人機(jī)對(duì)話的Amazon Lex等。

張俠解釋道：“這三層的關(guān)系，越往下越基礎(chǔ)，功能越強(qiáng)大，對(duì)使用者的要求也會(huì)更高;越往上越專門化、越產(chǎn)品化、服務(wù)化、通用化。”

推動(dòng)生產(chǎn) 激發(fā)創(chuàng)造

恩格斯指出：“工具意味著異于其他動(dòng)物的人所特有的活動(dòng)，意味著人對(duì)自然界進(jìn)行改造的反作用，意味著生產(chǎn)。”總而言之，工具意味著生產(chǎn)，意味著創(chuàng)造。

“Amazon SageMaker是一個(gè)工具集，提供了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的所有組件，貫穿整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程，從而以更少的努力、更低的成本、更快地將機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn)?！睆垈b如是說。

機(jī)器學(xué)習(xí)正在引領(lǐng)新一輪的創(chuàng)新浪潮，新產(chǎn)品新功能的出現(xiàn)、產(chǎn)業(yè)鏈流程優(yōu)化和自動(dòng)化、傳統(tǒng)行業(yè)的突破性進(jìn)展，無一不涉及機(jī)器學(xué)習(xí)，也無時(shí)無刻不刺激著各行各業(yè)從業(yè)者的神經(jīng)。

大宇無限是一家專門從事移動(dòng)應(yīng)用程序開發(fā)的公司，主要為中東、東南亞和拉丁美洲等新興市場(chǎng)提供移動(dòng)短視頻服務(wù)。

對(duì)于當(dāng)初作為初創(chuàng)企業(yè)的大宇無限來說，要構(gòu)建一個(gè)滿足千萬量級(jí)用戶的視頻推薦系統(tǒng)，并構(gòu)建一個(gè)與之相匹配的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，在人力和時(shí)間相當(dāng)有限的情況下，是一項(xiàng)非常大的挑戰(zhàn)。

但是，AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)工具的出現(xiàn)，為大宇無限產(chǎn)品服務(wù)的生產(chǎn)創(chuàng)造提供了絕佳的助力。

大宇無限機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)總監(jiān)蘇映濱表示：“Amazon SageMaker幫助大宇無限實(shí)現(xiàn)了從0到1的突破。SageMaker極大地簡(jiǎn)化了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的構(gòu)建、訓(xùn)練和部署流程，而且其中很多算法的性能已經(jīng)被優(yōu)化得非常好，完全能夠滿足我們的需求。我們只需要做好訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、接口調(diào)用、參數(shù)設(shè)置，只需幾個(gè)命令就可以完成機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的部署上線?！?/p>

伊克羅德是AWS的核心級(jí)咨詢合作伙伴 （APN Premier Consulting Partner），致力于利用云計(jì)算優(yōu)勢(shì)引領(lǐng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。伊克羅德運(yùn)用Amazon SageMaker平臺(tái)加速企業(yè)導(dǎo)入行業(yè)AI解決方案，如標(biāo)簽標(biāo)注、文本分析、語意理解、預(yù)測(cè)分類、推薦系統(tǒng)與詐欺偵測(cè)等，針對(duì)客戶實(shí)際遇到的商業(yè)問題，量身打造真正解決問題的端到端AI應(yīng)用。

伊克羅德產(chǎn)品經(jīng)理陳昶佑表示：“Amazon SageMaker是幫助企業(yè)兼顧效能和成本的絕佳選擇?！?/p>

好的工具能夠激發(fā)出各行各業(yè)“百花齊放”的優(yōu)秀局面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的有效推進(jìn)正需要AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)這種“以點(diǎn)帶面”的激發(fā)作用。

同時(shí)，優(yōu)秀的局面和創(chuàng)新環(huán)境又進(jìn)一步反哺機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的提升，AWS正不斷地為Amazon SageMaker增加新功能，僅僅在2019年就增加了50多個(gè)新功能，這使我們堅(jiān)定不移地相信，未來企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將會(huì)處在一個(gè)非常良性的正向循環(huán)中。