北京2020年9月17日 /美通社/ -- 今年4月于由(you)光環(huan)新(xin)網運營的(de)(de)(de)AWS中(zhong)(zhong)國（北京）區域及由(you)西云(yun)數據運營的(de)(de)(de)AWS中(zhong)(zhong)國（寧夏(xia)）區域落地的(de)(de)(de)機(ji)器學習服務(wu)Amazon SageMaker，在短短不到半(ban)年的(de)(de)(de)時間內發(fa)展迅速，已經被德勤、中(zhong)(zhong)科創達、東(dong)軟、中(zhong)(zhong)科云(yun)谷、伊克羅德、行(xing)者AI、德比軟件等多(duo)家AWS合作(zuo)(zuo)伙(huo)伴(ban)和客戶采用(yong)。AWS解決方案(an)團隊(dui)(dui)正在推出更多(duo)的(de)(de)(de)基(ji)于SageMaker的(de)(de)(de)機(ji)器學習技術解決方案(an)，如數字資產(chan)盤活機(ji)器人等。AWS合作(zuo)(zuo)伙(huo)伴(ban)團隊(dui)(dui)也正與更多(duo)AWS合作(zuo)(zuo)伙(huo)伴(ban)開展緊(jin)密的(de)(de)(de)合作(zuo)(zuo)，促(cu)進更多(duo)相關(guan)解決方案(an)的(de)(de)(de)開發(fa)和更多(duo)行(xing)業應用(yong)場景的(de)(de)(de)落地，加快中(zhong)(zhong)國客戶應用(yong)機(ji)器學習技術的(de)(de)(de)步伐(fa)，實現業務(wu)創新(xin)。

Amazon SageMaker在中國受青睞

Amazon SageMaker機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)服務(wu)之所以如此受歡(huan)迎，是因為它極(ji)大地降(jiang)低了(le)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的門檻(jian)，通過全托管的機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)服務(wu)，消除了(le)計算基(ji)礎(chu)設施、機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)框架、模型(xing)構建、訓練及(ji)部署、工作流程等(deng)方面的復雜(za)性，開發(fa)者只(zhi)需要專(zhuan)注數(shu)據和業務(wu)邏輯，不斷優化算法(fa)，即可實現業務(wu)價(jia)值(zhi)。

SageMaker機器學習服務(wu)可(ke)以極大(da)地(di)提升算法工程(cheng)師和數據科學家的效率(lv)。其中，為機器學習開發者(zhe)服務(wu)的IDE全集成開發環(huan)境Amazon SageMaker Studio目前只在全球6個區(qu)域落地(di)，其中中國就占了兩個區(qu)域。

德比(bi)(bi)軟件(jian)（上(shang)(shang)海）有(you)限公司(si)是一(yi)家(jia)服(fu)務(wu)于酒(jiu)(jiu)店(dian)行(xing)業的(de)(de)(de)(de)(de)技術公司(si)，服(fu)務(wu)對象包含全(quan)球十大酒(jiu)(jiu)店(dian)集團(tuan)、國(guo)內外知名(ming)酒(jiu)(jiu)店(dian)集團(tuan)和單體酒(jiu)(jiu)店(dian)、全(quan)球知名(ming)的(de)(de)(de)(de)(de)在(zai)線旅行(xing)社(she)(she)（OTA）及垂(chui)直搜索(suo)渠道、社(she)(she)交平(ping)臺(tai)和電商平(ping)臺(tai)等。最(zui)近(jin)，在(zai)AWS機器學(xue)習解決(jue)方案(an)實(shi)驗室（AWS ML Solutions Lab）及機器學(xue)習產品專家(jia)團(tuan)隊的(de)(de)(de)(de)(de)幫助下，德比(bi)(bi)軟件(jian)在(zai)SageMaker上(shang)(shang)，構建了全(quan)新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)酒(jiu)(jiu)店(dian)庫存(cun)(cun)智能(neng)緩存(cun)(cun)系(xi)統(tong)。這一(yi)系(xi)統(tong)通過分析德比(bi)(bi)軟件(jian)實(shi)時產品查詢入口產生的(de)(de)(de)(de)(de)數據(ju)，以及多年(nian)的(de)(de)(de)(de)(de)歷史訂(ding)單數據(ju)，建立了更為(wei)準確的(de)(de)(de)(de)(de)算法模型，將酒(jiu)(jiu)店(dian)庫存(cun)(cun)預(yu)測的(de)(de)(de)(de)(de)準確率提高了超(chao)過20%，預(yu)計將為(wei)德比(bi)(bi)軟件(jian)在(zai)酒(jiu)(jiu)店(dian)行(xing)業的(de)(de)(de)(de)(de)客戶帶來(lai)數億美金的(de)(de)(de)(de)(de)額外訂(ding)單收入。

行者AI是成都潛在旗下專(zhuan)注游(you)戲(xi)(xi)AI應用(yong)(yong)的業務(wu)(wu)，他們利用(yong)(yong)SageMaker開發了(le)游(you)戲(xi)(xi)智(zhi)能(neng)內(nei)(nei)容(rong)過(guo)濾服務(wu)(wu)，對不恰(qia)當內(nei)(nei)容(rong)的識(shi)別率超過(guo)96%，大(da)大(da)高于同類(lei)產品的水平(ping)，上(shang)線短短三(san)(san)個月內(nei)(nei)，已經獲得了(le)幾十家游(you)戲(xi)(xi)客戶青睞，服務(wu)(wu)于三(san)(san)國群英(ying)傳(chuan)、多多自走棋等(deng)多種游(you)戲(xi)(xi)。借助(zhu)AWS云(yun)服務(wu)(wu)，行者AI的上(shang)線時間比計劃縮(suo)短了(le)6個月，運(yun)營效率提升76%，運(yun)營成本節省45%。

AWS合作(zuo)伙伴(ban)中科創達通過(guo)把他們的(de)(de)視(shi)覺檢(jian)測系統(tong)部署在(zai)SageMaker上(shang)(shang)，讓產品質量檢(jian)驗(yan)過(guo)程變得更加簡單高(gao)效。基于SageMaker部署的(de)(de)ADC 系統(tong)，幫(bang)助制造企業(ye)減少(shao)75%的(de)(de)工作(zuo)量，產能(neng)提(ti)升(sheng)35倍(bei)。相比人工檢(jian)測，漏(lou)檢(jian)率下降3%，準確率提(ti)升(sheng)至99%。東軟NetEye將其安全網關(guan)產品預置算法遷移到了SageMaker上(shang)(shang)，完(wan)全不需要投(tou)入昂貴的(de)(de)計(ji)算硬件，就可以高(gao)效完(wan)成算法構建和模型訓(xun)練。

加速解決方案落地，助力中國客戶應用機器學習

為了幫助客(ke)戶更方便地(di)應用機器(qi)學(xue)習技(ji)術(shu)，AWS利(li)用全球領先的(de)(de)云技(ji)術(shu)和服務(wu)為客(ke)戶打造了定制(zhi)化機器(qi)學(xue)習技(ji)術(shu)解決(jue)(jue)方案(an)。數(shu)字資產(chan)盤活機器(qi)人是最新部(bu)署到AWS中國(guo)區域(yu)的(de)(de)行業(ye)(ye)技(ji)術(shu)解決(jue)(jue)方案(an)。它將機器(qi)學(xue)習應用于業(ye)(ye)務(wu)場景，客(ke)戶只(zhi)要將圖片、PDF文檔、視頻等非結構(gou)化數(shu)據上(shang)傳(chuan)到AWS云上(shang)，利(li)用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)的(de)(de)海量存儲，以(yi)(yi)及SageMaker的(de)(de)Spot訓(xun)練(lian)（價格(ge)通常只(zhi)有按(an)需(xu)實例資源(yuan)的(de)(de)1/10），以(yi)(yi)低成本、批(pi)處(chu)理(li)的(de)(de)方式標記數(shu)字資產(chan)。機器(qi)人將識別出來(lai)的(de)(de)信息安全地(di)存儲在客(ke)戶私(si)有的(de)(de)Amazon S3存儲桶中。該解決(jue)(jue)方案(an)是一(yi)個開源(yuan)框架，使用者可以(yi)(yi)創建(jian)自己的(de)(de)模(mo)型或機器(qi)人，進(jin)一(yi)步(bu)完整這一(yi)框架。目前(qian)，這一(yi)方案(an)已(yi)經在銀行、證券、保(bao)險領域(yu)率先得到客(ke)戶應用。

降低機器學習技術的學習門檻

AI技(ji)術(shu)日益成為廣大開(kai)發者(zhe)(zhe)關(guan)注的(de)熱點(dian)，掌握(wo)AI技(ji)術(shu)意味著拿到通向高階職場的(de)入場券。但(dan)是AI技(ji)術(shu)往往也(ye)比(bi)較高冷，強(qiang)(qiang)化學(xue)習(xi)(xi)尤為前沿。為了(le)方便大量的(de)開(kai)發者(zhe)(zhe)動手嘗(chang)試機(ji)(ji)器(qi)學(xue)習(xi)(xi)，AWS于(yu)2018年推出了(le)由強(qiang)(qiang)化學(xue)習(xi)(xi)驅動的(de)、1/18 比(bi)例的(de)自動駕駛賽車(che)AWS DeepRacer，并于(yu)2019年舉辦覆蓋全球的(de)AWS DeepRacer League賽車(che)聯(lian)盟(meng)自動駕駛大賽，同時推出基于(yu)云平臺的(de) AWS DeepRacer 3D 賽車(che)模(mo)(mo)擬(ni)器(qi)。參賽者(zhe)(zhe)可(ke)以(yi)在AWS上，利(li)用SageMaker在線構建賽車(che)的(de)強(qiang)(qiang)化學(xue)習(xi)(xi)模(mo)(mo)型，將它部署(shu)到AWS DeepRacer或者(zhe)(zhe)AWS DeepRacer 3D 賽車(che)模(mo)(mo)擬(ni)器(qi)，與其(qi)它開(kai)發者(zhe)(zhe)進行自動駕駛比(bi)賽，從而在游戲(xi)競技(ji)中掌握(wo)機(ji)(ji)器(qi)學(xue)習(xi)(xi)。

2020年9月1日(ri)，AWS將(jiang)受到全球眾多開發者喜愛的(de)賽(sai)(sai)(sai)車聯盟（AWS DeepRacer League）線上(shang)競(jing)賽(sai)(sai)(sai)第(di)一次引入中國。該項(xiang)賽(sai)(sai)(sai)事將(jiang)持續到9月30日(ri)。參賽(sai)(sai)(sai)者在線上(shang)完(wan)成(cheng)“計時(shi)賽(sai)(sai)(sai)”和“正面挑戰賽(sai)(sai)(sai)”，成(cheng)績優秀的(de)選手有機會參加今年晚(wan)些時(shi)候舉辦的(de)AWS DeepRacer全球冠軍杯賽(sai)(sai)(sai)，并(bing)獲取現金獎勵。

AWS希望通過此舉(ju)，讓(rang)(rang)科(ke)技(ji)以人為(wei)本，讓(rang)(rang)技(ji)術融入生活，讓(rang)(rang)AI充滿樂趣，從而激發廣泛參與，促進(jin)AI技(ji)術在中國的普(pu)及應用和發展。