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用機器學習為企業(yè)賦能，AWS如何消除人工智能門檻

2020-05-28 17:45
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近年來，隨著人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）技術的不斷發(fā)展，其對各行各業(yè)的影響也在不斷加深。根據Gartner對2019年的CIO議程調查，僅在2018年至2019年間，部署人工智能的組織就從4％增長到了14％。

然而對于許多企業(yè)來說，作為一種新興技術，人工智能的門檻還是太高了。那么有沒有什么辦法可以降低人工智能的門檻，讓其可以更快更好地造福人類？

回答是肯定的。亞馬遜云服務AWS旗下的機器學習（Machine Learning，簡稱ML）服務——Amazon SageMaker，正是為此而生。

云AI開發(fā)者服務魔力象限的領導者

如今人工智能究竟有多火？通過Gartner發(fā)布的2019年人工智能新技術成熟度曲線，我們不難窺見一二。

該成熟度曲線審查了在人工智能領域的創(chuàng)新、趨勢潮流以及計劃范圍，從中我們可以看到，以機器學習為代表的許多人工智能技術正在快速成熟。面對大數據時代每年都呈現指數級增長的海量數據，機器學習通過使用數學模型從數據中提取知識和模式，為各行各業(yè)的企業(yè)遭遇的業(yè)務問題提供解決方案。從提供個性化服務到預測產品故障，從供應鏈推薦到動態(tài)定價，從檢測欺詐行為到反洗黑錢……在越來越多的行業(yè)和領域，機器學習都開始大展身手。

2020年2月，Gartner又發(fā)布了云AI開發(fā)者服務魔力象限報告。Gartner在該報告中預測，2023年將會有超過40％的開發(fā)團隊使用自動化機器學習服務，以此構建向其應用程序中添加AI功能的模型。而在2019年，這一比例還不到2％；Gartner還預測，2025年將有50％的數據科學項目實現自動化，以緩解AI人才短缺的問題。

為了幫助廣大AI開發(fā)者降低門檻，提升效率，AWS推出了自動生成機器學習模型工具Amazon SageMaker。通過這項工具，即使用戶并不具備機器學習領域的專業(yè)知識，也可以根據自己的數據自動探索不同的解決方案，自動訓練和調整最佳機器學習模型。這使得用戶不僅可以快速生成高質量模型，保持可見性和控制，而且更加易于部署。

正是憑借在廣大用戶中有口皆碑的Amazon SageMaker，AWS才以毋庸置疑的優(yōu)勢成為了云AI開發(fā)者服務魔力象限排名第一位的領導者。

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