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竞彩篮球投注.·对话亚马逊云高管:5个案例讲述AWS的AI玩法,AWS是开发者最优选

2020-01-11 12:19:03  阅读量:1823

摘要:ian massingham表示,由于有两亿种产品在美国亚马逊网站上销售,这关乎一个非常庞大的数据问题。最后一个案例是去年aws发布的deeplens。deeplens的目标用户是开发者,它为开发者提供12个预先配置好的样本,开发者可以用其直接在云端训练并部署模型。ian massingham自信地说,对于关注生产力的开发者而言,aws都是最优选择。从2006年起,亚马逊aws一直是全球云计算领域

 

竞彩篮球投注.·对话亚马逊云高管:5个案例讲述AWS的AI玩法,AWS是开发者最优选

竞彩篮球投注.,智东西(公众号:zhidxcom)文 | 心缘

aws技术峰会今日在北京举办,aws全球副总裁兼大中华区执行董事荣永康携手合作伙伴光环新网、西云数据,介绍了aws中国业务的发展情况。亚马逊首席技术官沃纳·威格尔(werner vogels)博士也来到现场,和众多aws合作伙伴网络(apn)成员一起,分享aws的技术服务和商务支持,覆盖了人工智能、机器学习、物联网、大数据等方面的内容。

会后,亚马逊aws全球技术与开发者布道师团队负责人ian massingham接受智东西等媒体的采访,深入探讨了亚马逊aws最新关于人工智能、机器学习、物联网等方面的技术和应用,介绍了aws在ai方面的全面布局,并告诉智东西aws的国际化经验是进军中国市场的优势。

所谓布道师(chief evangelist),其实是亚马逊云设立的特殊职位,向公众进行技术的宣传、讲解。现在国内外大多数技术公司都有布道师团队。

ian massingham首先介绍了aws在机器学习领域的几个应用案例。

在物流领域,亚马逊在全球有多个运营中心,每个运营中心的机器人系统就使用了机器学习技术。机器人随机分布在运营中心某些角落,它们会自动分拣货物,然后将货物交予人工,由人工贴上标签。这个技术从2003年开始使用,从包裹递送来说,客户普遍希望得到更高的速度和更低的价格。

▲ian massingham介绍运营中心使用的机器人系统

第二个案例是亚马逊的电商网站。在亚马逊官网上有个性化产品推荐服务,推荐的形式很多,比如可以告诉顾客购买了这个产品的大多数人也购买了其它哪些产品,也可以根据你的购买记录在主页显示出你可能会想购买的产品。ian massingham表示,由于有两亿种产品在美国亚马逊网站上销售,这关乎一个非常庞大的数据问题。

随后,ian massingham介绍了两个比较新的案例。其一是aws在剑桥做的无人机递送包裹实验。借助计算机视觉等技术,无人机可以在无人为操控的情况下自动躲避障碍物,目前这套无人机系统能实现三十分钟交付包裹。设计一套这样的自动飞行系统有很多技术挑战,比如途径区域有时没有网络,要设法减轻硬件重量,在能源供应、cpu、电池和机器学习系统方面也存在局限性。

另一个案例就是亚马逊的智能音箱echo。echo和无人机使用的硬件恰恰相反,只有一个mcu微控制单元和四个固定唤醒词。智能音箱本身的智能程度非常低,一旦唤醒语音服务后,其服务将从aws云端调用。aws提供的自然语言理解(nature language understanding,nlu)服务,使得机器能够了解说话者的意图,抓住表述的实体和关联性,变得更像人与人自然语言之间的对话。

最后一个案例是去年aws发布的deeplens。deeplens是和英特尔联合开发的智能摄像头,旨在让人们以更容易地方式理解深度学习等概念。deeplens的目标用户是开发者,它为开发者提供12个预先配置好的样本,开发者可以用其直接在云端训练并部署模型。

据ian massingham介绍,aws的机器学习遍布到堆栈服务的每一层。

最底层是框架和基础设施,用于提供计算环境,使得高性能并行计算环境更加高效。比如,通过使用amazon ec2 p3,用户能输入更多数据,更快速地对模型进行神经网络的培训。aws平台上所有框架都一视同仁,不同框架适用于不同场景。ian massingham还特别提及适合深度学习和统计学习的aws系统映像(ami),在ami中,包含所有开源框架和所需工具以及要利用的英伟达的通用并行计算架构cuda。

中间一层是平台服务,用于做工作流处理。目前市面上一些业务做得很好的数据团队会花费大量的精力做数据准备工作,针对这一问题,aws发布了机器学习云服务amazon sagemaker,它是一个具有完全管理能力的机器学习服务,开发者、数据学家们可以直接使用其提供的样本去快速建立、训练和运行大规模的机器学习模型。

最顶层则是抽象层。开发者完全不会用到上述所提及的框架,直接集成aws提供的针对图像、视频、语音、文本等流行任务的api,就能实现想要的ai应用。以语音服务为例,aws的amazon comprehend是一组自然语言处理(nlp)的api,专注于对非结构化文本的理解,对这一段文本分析,挑出关键词,可以对这段文字进行结构化搜索。

目前,aws的堆栈服务已经为很多客户提供服务,包括为上海途森提供服务来培训定制化机器学习系统、帮助美国房地产中介通过机器学习为网站添加新的内容、以及使用amazon polly为美国聋哑慈善组织提供把书面文字转换成语音的服务。

ian massingham告诉智东西,aws在全球做了很多创新式云服务,而且很多aws服务已经在亚马逊电商内部使用,这些国际化经验都是aws在中国ai市场的优势。

另外,很多中国客户也通过aws开发海外市场,还有很多中国贡献者在ai开源社区为推动ai的开发做出大量的贡献。ian massingham自信地说,对于关注生产力的开发者而言,aws都是最优选择。

从2006年起,亚马逊aws一直是全球云计算领域蝉联多年第一的重要玩家。如今,aws已经将ai的触手伸向中国,aws的ai服务在科技、金融、零售、制造等多个领域的蔓延,或许能加速更多企业赴入ai的浪潮。

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