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[導(dǎo)讀]北京——2022年9月2日,今天,在2022世界人工智能大會上,亞馬遜云科技舉辦了“人工智能前沿技術(shù)趨勢與最佳實(shí)踐” 線上分論壇,分享了亞馬遜云科技在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)領(lǐng)域的趨勢洞察和前沿技術(shù)應(yīng)用的最佳實(shí)踐,并探討了AI/ML如何賦能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。亞馬遜云科技通過三大AI/ML創(chuàng)新驅(qū)動力——處理海量多樣化數(shù)據(jù)、加速推動產(chǎn)業(yè)規(guī)模化落地以及賦能更多AI開發(fā)者,加速推動各行業(yè)創(chuàng)新。同時,在本次世界人工智能大會上,亞馬遜云科技基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建的Amazon Neptune ML入圍了2022年度 SAIL(Superior AI Leader,卓越人工智能引領(lǐng)者)TOP30榜單。


北京——2022年9月2日,今天,在2022世界人工智能大會上,亞馬遜云科技舉辦了“人工智能前沿技術(shù)趨勢與最佳實(shí)踐”線上分論壇,分享了亞馬遜云科技在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)領(lǐng)域的趨勢洞察和前沿技術(shù)應(yīng)用的最佳實(shí)踐,并探討了AI/ML如何賦能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。亞馬遜云科技通過三大AI/ML創(chuàng)新驅(qū)動力——處理海量多樣化數(shù)據(jù)、加速推動產(chǎn)業(yè)規(guī)模化落地以及賦能更多AI開發(fā)者,加速推動各行業(yè)創(chuàng)新。同時,在本次世界人工智能大會上,亞馬遜云科技基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建的Amazon Neptune ML入圍了2022年度SAIL(Superior AI Leader,卓越人工智能引領(lǐng)者)TOP30榜單。

亞馬遜云科技人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品副總裁Bratin Saha在本次分論壇上發(fā)表了主題演講,他表示,AI/ML技術(shù)是當(dāng)今最具變革性的技術(shù)之一,正在解決人類面臨的一些最具挑戰(zhàn)性的問題,也為我們提供了前所未有的新機(jī)遇。目前,全球數(shù)以萬計(jì)的客戶正借助我們?nèi)珬J降腁I/ML服務(wù),從海量數(shù)據(jù)中獲得洞察、做出更準(zhǔn)確的預(yù)測、減少運(yùn)營開銷、改善客戶體驗(yàn)并創(chuàng)建全新的業(yè)務(wù)線,助力企業(yè)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織。

推出專門構(gòu)建的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具,幫助客戶處理海量多樣化數(shù)據(jù)

如今,每時每刻都會有海量結(jié)構(gòu)化以及如音頻、視頻、圖像、醫(yī)療數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,企業(yè)要借助AI/ML技術(shù)創(chuàng)新,需要處理海量多樣化的數(shù)據(jù)。亞馬遜云科技為機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建了專用的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具,幫助企業(yè)從海量多樣化數(shù)據(jù)中獲取洞察。其中,Amazon SageMaker Data Wrangler為表格數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備提供了無代碼/低代碼接口,將聚合和準(zhǔn)備機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)所需的時間從幾周縮短到幾分鐘;Amazon SageMaker Ground Truth能夠輕松地從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)創(chuàng)建高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,有效降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本;Amazon SageMaker Feature Store專門用于存儲、共享和管理ML模型特征。

提供從底層到應(yīng)用的全套服務(wù),加速推動AI/ML產(chǎn)業(yè)規(guī)?;涞?/strong>

企業(yè)要獲得實(shí)際的業(yè)務(wù)價值,需要規(guī)?;渴餉I/ML,將其融入到業(yè)務(wù)的方方面面。亞馬遜云科技如今為客戶構(gòu)建訓(xùn)練模型的參數(shù)已達(dá)到數(shù)十億的規(guī)模,每個月提供數(shù)千億預(yù)測結(jié)果,這樣的規(guī)模效應(yīng)推動了亞馬遜云科技AI/ML的產(chǎn)業(yè)化落地實(shí)踐。其中,在底層的基礎(chǔ)設(shè)施,亞馬遜云科技自研的面向機(jī)器學(xué)習(xí)推理和訓(xùn)練的加速芯片Amazon Inferentia和Amazon Trainium,可以幫助客戶實(shí)現(xiàn)從擴(kuò)展訓(xùn)練工作負(fù)載到部署加速推理的端到端 ML 計(jì)算流程。Amazon Elastic Compute Cloud (P4d實(shí)例與G5實(shí)例為客戶提供了數(shù)倍于前代產(chǎn)品的ML性能。亞馬遜云科技還在Amazon SageMaker Studio中提供了集成的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,并通過Amazon SageMaker Pipelines自動化機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程,極大提升了開發(fā)人員的工作效率。

降低機(jī)器學(xué)習(xí)門檻,賦能更多開發(fā)者共同構(gòu)建AI/ML解決方案

亞馬遜云科技通過降低機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)門檻,讓更多開發(fā)者參與其中。其中,Amazon SageMaker Studio Lab讓任何人都可以輕松、快速地構(gòu)建學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)環(huán)境;Amazon SageMaker Canvas提供無代碼擴(kuò)展功能,非專業(yè)技術(shù)人員也能夠快速從機(jī)器學(xué)習(xí)模型中獲得準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果;基于Amazon AutoML框架的Amazon AutoGluon開源庫使得開發(fā)人員只需編寫幾行代碼,即可利用深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建應(yīng)用程序。亞馬遜云科技還通過與高校建立合作、舉辦Amazon DeepRacer比賽等項(xiàng)目,激發(fā)更多人參與機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新。

此外,亞馬遜云科技在本次分論壇上還分享了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)等AI/ML前沿技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐。其中,亞馬遜云科技基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建的Amazon Neptune ML在本次世界人工智能大會上,入圍了2022年度SAIL(Superior AI Leader,卓越人工智能引領(lǐng)者)TOP30榜單。作為Amazon Neptune圖數(shù)據(jù)庫的一項(xiàng)新功能,它可以實(shí)現(xiàn)整個圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型創(chuàng)建、配置、訓(xùn)練、測試和驗(yàn)證過程的自動化,并依托Amazon SageMaker平臺,自動化部署模型和完成模型推斷的調(diào)用。在實(shí)際應(yīng)用中,Amazon Neptune ML解決了工業(yè)環(huán)境海量多樣化數(shù)據(jù)、開發(fā)測試部署周期長和技術(shù)門檻高的難題。使用Amazon Neptune ML可以讓圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署時間從幾周變成幾天,并可以輕松地應(yīng)對諸如欺詐檢測和推薦等場景下數(shù)億級別的數(shù)據(jù)規(guī)模。


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