行业互联网亚马逊云服务(AWS)机器学习服务Amazon SageMaker发力中国
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【行业互联网亚马逊云服务(AWS)机器学习服务Amazon SageMaker发力中国】
全球TMT2020年9月17日 ， 今年4月于由光环新网运营的AWS中国（北京）区域及由西云数据运营的AWS中国（宁夏）区域落地的机器学习服务Amazon SageMaker ， 在短短不到半年的时间内发展迅速 ， 已经被德勤、中科创达、东软、中科云谷、伊克罗德、行者AI、德比软件等多家AWS合作伙伴和客户采用 。 AWS解决方案团队正在推出更多的基于SageMaker的机器学习技术解决方案 ， 如数字资产盘活机器人等 。 AWS合作伙伴团队也正与更多AWS合作伙伴开展紧密的合作 ， 促进更多相关解决方案的开发和更多行业应用场景的落地 ， 加快中国客户应用机器学习技术的步伐 ， 实现业务创新 。
Amazon SageMaker机器学习服务之所以如此受欢迎 ， 是因为它极大地降低了机器学习的门槛 ， 通过全托管的机器学习服务 ， 消除了计算基础设施、机器学习框架、模型构建、训练及部署、工作流程等方面的复杂性 ， 开发者只需要专注数据和业务逻辑 ， 不断优化算法 ， 即可实现业务价值 。 SageMaker机器学习服务可以极大地提升算法工程师和数据科学家的效率 。 其中 ， 为机器学习开发者服务的IDE全集成开发环境Amazon SageMaker Studio目前只在全球6个区域落地 ， 其中中国就占了两个区域 。
为了帮助客户更方便地应用机器学习技术 ， AWS利用全球领先的云技术和服务为客户打造了定制化机器学习技术解决方案 。 数字资产盘活机器人是最新部署到AWS中国区域的行业技术解决方案 。 它将机器学习应用于业务场景 ， 客户只要将图片、PDF文档、视频等非结构化数据上传到AWS云上 ， 利用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)的海量存储 ， 以及SageMaker的Spot训练（价格通常只有按需实例资源的1/10） ， 以低成本、批处理的方式标记数字资产 。 机器人将识别出来的信息安全地存储在客户私有的Amazon S3存储桶中 。 该解决方案是一个开源框架 ， 使用者可以创建自己的模型或机器人 ， 进一步完整这一框架 。 目前 ， 这一方案已经在银行、证券、保险领域率先得到客户应用 。
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