北京2022年12月5日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技在2022 re:Invent全球大會(huì)上宣布，為端到端機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker 推出八項(xiàng)新功能。眾多開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)分析師使用 Amazon SageMaker 提供的全托管基礎(chǔ)設(shè)施、工具和工作流，輕松快速地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。客戶(hù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)不斷創(chuàng)新，他們創(chuàng)建的模型比以往任何時(shí)候都多，因此，他們需要高級(jí)功能來(lái)有效管理模型的開(kāi)發(fā)、使用和性能。本次發(fā)布包括新的 Amazon SageMaker 治理功能，它可以在整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期中提供對(duì)模型性能的可見(jiàn)性。新的 Amazon SageMaker Studio Notebook 功能提供了增強(qiáng)的Notebook體驗(yàn)，讓客戶(hù)只需點(diǎn)擊幾下即可檢查和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，促進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間的實(shí)時(shí)協(xié)作，通過(guò)將Notebook代碼轉(zhuǎn)變到自動(dòng)化作業(yè)加速機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)的過(guò)程。最后，Amazon SageMaker新功能可自動(dòng)執(zhí)行模型驗(yàn)證，并且讓地理空間數(shù)據(jù)處理變得更容易。要開(kāi)始使用 Amazon SageMaker，請(qǐng)?jiān)L問(wèn) aws.amazon.com/sagemaker。
"當(dāng)前，數(shù)以萬(wàn)計(jì)各種規(guī)模和各行各業(yè)的客戶(hù)都在使用 Amazon SageMaker。亞馬遜云科技客戶(hù)每個(gè)月都在構(gòu)建數(shù)百萬(wàn)個(gè)模型、訓(xùn)練數(shù)十億參數(shù)規(guī)模的模型、生成數(shù)萬(wàn)億個(gè)預(yù)測(cè)。 許多客戶(hù)正在以幾年前聞所未聞的規(guī)模使用機(jī)器學(xué)習(xí)。"亞馬遜云科技人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁Bratin Saha表示， "今天發(fā)布的Amazon SageMaker新功能讓團(tuán)隊(duì)能夠更輕松地加快機(jī)器學(xué)習(xí)模型的端到端開(kāi)發(fā)和部署。 從專(zhuān)門(mén)構(gòu)建的治理工具到下一代Notebook體驗(yàn)和簡(jiǎn)化的模型測(cè)試，再到對(duì)地理空間數(shù)據(jù)的增強(qiáng)支持，我們?cè)?nbsp;Amazon SageMaker 的基礎(chǔ)上不斷創(chuàng)新，幫助客戶(hù)大規(guī)模利用機(jī)器學(xué)習(xí)。"
對(duì)很多用戶(hù)而言，云計(jì)算讓機(jī)器學(xué)習(xí)觸手可及。但直到幾年前，構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型的過(guò)程仍然是艱苦而乏味的，人手不多的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)需要進(jìn)行為期數(shù)周或數(shù)月的持續(xù)迭代，才能使模型達(dá)到生產(chǎn)水平。亞馬遜云科技在五年前推出 Amazon SageMaker以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，此后陸續(xù)增加了250 多項(xiàng)新特性和功能，讓客戶(hù)能夠更輕松地在多項(xiàng)業(yè)務(wù)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)前，一些客戶(hù)聘請(qǐng)了數(shù)百名專(zhuān)業(yè)人員，他們使用 Amazon SageMaker 做出預(yù)測(cè)，用以在改善客戶(hù)體驗(yàn)、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和加速新產(chǎn)品和服務(wù)開(kāi)發(fā)等方面幫助解決最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的增長(zhǎng)，客戶(hù)想要使用的數(shù)據(jù)類(lèi)型不斷增加，客戶(hù)需要的治理、自動(dòng)化和質(zhì)量保證水平也與日俱增，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)任的應(yīng)用。Amazon SageMaker一向致力于為全球所有技能水平的專(zhuān)業(yè)人員提供支持，此次發(fā)布也秉承了這一創(chuàng)新傳統(tǒng)。
Amazon SageMaker 機(jī)器學(xué)習(xí)治理新功能
Amazon SageMaker新功能可以幫助客戶(hù)更輕松地在機(jī)器學(xué)習(xí)模型生命周期中擴(kuò)大治理規(guī)模。 隨著企業(yè)內(nèi)模型和用戶(hù)數(shù)量的增長(zhǎng)，設(shè)置最低權(quán)限的訪問(wèn)控制和創(chuàng)建治理流程以記錄模型信息（如輸入數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練環(huán)境信息、模型使用描述和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)）都變得愈發(fā)困難。模型部署后，客戶(hù)還需要監(jiān)測(cè)偏差和特征偏移，從而確保模型按預(yù)期運(yùn)行。
Amazon SageMaker Role Manager 可以更輕松地控制訪問(wèn)和權(quán)限：適當(dāng)?shù)挠脩?hù)訪問(wèn)控制是治理的基石，它保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，防止信息泄露，確保專(zhuān)業(yè)人員可以訪問(wèn)他們完成工作所需的工具。但一旦數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)增加到數(shù)十甚至數(shù)百人，實(shí)施這些控制就會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜。機(jī)器學(xué)習(xí)管理員（創(chuàng)建和監(jiān)控組織內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的人）必須平衡對(duì)簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)的需求和對(duì)管控機(jī)器學(xué)習(xí)工作流內(nèi)任務(wù)、資源和數(shù)據(jù)訪問(wèn)的需求。當(dāng)前，管理員通常創(chuàng)建電子表格或使用臨時(shí)列表導(dǎo)覽數(shù)十種不同活動(dòng)（如數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和訓(xùn)練）和角色（如機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家）所需的訪問(wèn)策略。這些工具需要手動(dòng)維護(hù)，而且可能需要數(shù)周時(shí)間才能明確新用戶(hù)有效完成工作所需的具體任務(wù)。Amazon SageMaker Role Manager 讓管理員可以更輕松地控制訪問(wèn)并為用戶(hù)定義權(quán)限。管理員可以根據(jù)不同的用戶(hù)角色和職責(zé)選擇和編輯預(yù)建模板。之后，該工具會(huì)在幾分鐘內(nèi)自動(dòng)創(chuàng)建具有必要權(quán)限的訪問(wèn)策略，持續(xù)降低添加和管理用戶(hù)所投入的時(shí)間和精力。
Amazon SageMaker Model Cards簡(jiǎn)化模型信息收集：當(dāng)前，大多數(shù)專(zhuān)業(yè)人員依靠不同的工具（如電子郵件、電子表格和文本文件）記錄模型開(kāi)發(fā)和評(píng)估期間的業(yè)務(wù)需求、關(guān)鍵決策和觀察結(jié)果。專(zhuān)業(yè)人員需要用這些信息支持審批工作流、注冊(cè)、審計(jì)、客戶(hù)查詢(xún)和監(jiān)控，但要為每個(gè)模型都收集這些詳細(xì)信息則需要幾個(gè)月的時(shí)間。一些專(zhuān)業(yè)人員試圖通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜的記錄保存系統(tǒng)來(lái)解決問(wèn)題，但這樣的系統(tǒng)需要手動(dòng)操作、耗時(shí)且容易出錯(cuò)。Amazon SageMaker Model Cards在亞馬遜云科技控制臺(tái)提供了單獨(dú)的位置存儲(chǔ)模型信息，從而在整個(gè)模型生命周期中簡(jiǎn)化文檔管理。新功能會(huì)自動(dòng)將輸入數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練環(huán)境和訓(xùn)練結(jié)果等詳細(xì)的訓(xùn)練信息直接輸入到 Amazon SageMaker Model Cards。用戶(hù)還可以使用自助問(wèn)卷的形式保存模型信息（如精度目標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)）、訓(xùn)練和驗(yàn)證結(jié)果（如偏差或精準(zhǔn)度指標(biāo)）以及供將來(lái)參考的觀察結(jié)果，用以進(jìn)一步提升治理水平、支持負(fù)責(zé)任地使用機(jī)器學(xué)習(xí)。
Amazon SageMaker Model Dashboard 提供集中界面以跟蹤機(jī)器學(xué)習(xí)模型：模型部署到生產(chǎn)環(huán)境后，專(zhuān)業(yè)人員希望不斷跟蹤模型以了解其性能、識(shí)別潛在問(wèn)題。這一任務(wù)通常針對(duì)每個(gè)模型單獨(dú)完成。但當(dāng)組織開(kāi)始部署數(shù)千個(gè)模型時(shí)，這種方式會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜，需要大量的時(shí)間和資源。 Amazon SageMaker Model Dashboard 可以全面概覽已部署的模型和端點(diǎn)，讓專(zhuān)業(yè)人員只需在一個(gè)地方就可以跟蹤資源和模型行為。通過(guò)模型看板，客戶(hù)還可以使用內(nèi)置集成的Amazon SageMaker Model Monitor（具備模型與數(shù)據(jù)偏移監(jiān)控功能）和Amazon SageMaker Clarify（具備機(jī)器學(xué)習(xí)偏差檢測(cè)功能）。這種對(duì)模型行為和性能的端到端可見(jiàn)性為簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)治理流程、快速解決模型問(wèn)題提供了必備的信息。
要了解有關(guān) Amazon SageMaker 治理功能的更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn) aws.amazon.com/sagemaker/ml-governance。
下一代Notebook
Amazon SageMaker Studio Notebook 為專(zhuān)業(yè)人員提供了從數(shù)據(jù)探索到部署的全托管Notebook體驗(yàn)。 隨著團(tuán)隊(duì)規(guī)模和復(fù)雜性的增加，可能有數(shù)十名專(zhuān)業(yè)人員需要使用Notebook協(xié)作開(kāi)發(fā)模型。亞馬遜云科技推出三項(xiàng)新功能幫助客戶(hù)協(xié)調(diào)和自動(dòng)化Notebook代碼，進(jìn)一步為用戶(hù)提供最佳Notebook體驗(yàn)。
簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：專(zhuān)業(yè)人員在準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)希望直接在Notebook中探索數(shù)據(jù)集，以發(fā)現(xiàn)和糾正潛在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題（如信息缺失、極值、數(shù)據(jù)集失真和偏差）。專(zhuān)業(yè)人員可能要花費(fèi)數(shù)月時(shí)間編寫(xiě)樣板代碼將數(shù)據(jù)集的不同部分可視化，檢查數(shù)據(jù)集，以期識(shí)別和修復(fù)問(wèn)題。Amazon SageMaker Studio Notebook提供內(nèi)置的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能，讓專(zhuān)業(yè)人員只需點(diǎn)擊幾下即可直觀地查看數(shù)據(jù)特征、修復(fù)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，所有這一切都直接在Notebook環(huán)境中進(jìn)行。當(dāng)用戶(hù)在Notebook中顯示data frame（即數(shù)據(jù)的表格形式）時(shí)，Amazon SageMaker Studio Notebook 會(huì)自動(dòng)生成圖表幫助用戶(hù)識(shí)別數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，提供數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換建議幫助解決常見(jiàn)問(wèn)題。專(zhuān)業(yè)人員選擇數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后，Amazon SageMaker Studio Notebook 會(huì)在Notebook中生成相應(yīng)代碼，可供每次運(yùn)行Notebook時(shí)重復(fù)應(yīng)用。
加速整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的協(xié)作：準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)后，專(zhuān)業(yè)人員就可以開(kāi)始開(kāi)發(fā)模型。這是一個(gè)迭代過(guò)程，可能需要團(tuán)隊(duì)成員在同一個(gè)Notebook中進(jìn)行協(xié)作。當(dāng)前，團(tuán)隊(duì)必須通過(guò)電子郵件或聊天應(yīng)用交換Notebook和其它資產(chǎn)（如模型和數(shù)據(jù)集），以便在Notebook上實(shí)時(shí)協(xié)作，這會(huì)導(dǎo)致溝通疲勞、反饋遲滯和版本不統(tǒng)一等問(wèn)題。 Amazon SageMaker 現(xiàn)在為團(tuán)隊(duì)提供了一個(gè)工作區(qū)，成員可以在其中實(shí)時(shí)閱讀、編輯和運(yùn)行Notebook，簡(jiǎn)化協(xié)作和溝通。團(tuán)隊(duì)成員可以一起查看Notebook結(jié)果，立即了解模型性能，無(wú)需反復(fù)傳遞信息。Amazon SageMaker Studio Notebook支持 BitBucket 和 Amazon CodeCommit 等服務(wù)，團(tuán)隊(duì)可以輕松管理不同的Notebook版本，比較版本變更。實(shí)驗(yàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型這樣的附加資源也會(huì)自動(dòng)保存，讓團(tuán)隊(duì)工作井井有條。
Notebook代碼自動(dòng)轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)就緒作業(yè)：當(dāng)專(zhuān)業(yè)人員要將訓(xùn)練完成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型用到生產(chǎn)中時(shí)，他們通常將代碼片段從Notebook復(fù)制到一個(gè)腳本，再將腳本及其所有的依賴(lài)項(xiàng)打包到容器，最后調(diào)度容器運(yùn)行。要在日程表上重復(fù)運(yùn)行該作業(yè)，他們必須搭建、配置和管理持續(xù)集成和持續(xù)交付 （CI/CD）管道，才能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化部署。搭建所有必要的基礎(chǔ)設(shè)施可能需要數(shù)周時(shí)間，這會(huì)占用核心的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)活動(dòng)時(shí)間。Amazon SageMaker Studio Notebook 現(xiàn)在讓專(zhuān)業(yè)人員可以選擇一個(gè)Notebook，將其自動(dòng)化為可以在生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行的作業(yè)。Notebook選擇完成后，Amazon SageMaker Studio Notebook 會(huì)建立整個(gè)Notebook的快照，將其依賴(lài)項(xiàng)打包到容器，構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，按照專(zhuān)業(yè)人員設(shè)定的時(shí)間表將Notebook作為自動(dòng)化作業(yè)運(yùn)行，當(dāng)作業(yè)完成時(shí)釋放基礎(chǔ)設(shè)施，如此可以將Notebook投入生產(chǎn)所需的時(shí)間從數(shù)周縮短到數(shù)小時(shí)。
要開(kāi)始使用下一代 Amazon SageMaker Studio Notebook和這些新功能，請(qǐng)?jiān)L問(wèn) aws.amazon.com/sagemaker/notebooks。
使用實(shí)時(shí)推理請(qǐng)求自動(dòng)驗(yàn)證新模型
在部署到生產(chǎn)環(huán)境之前，專(zhuān)業(yè)人員會(huì)測(cè)試和驗(yàn)證每個(gè)模型，檢查模型性能、識(shí)別可能對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生負(fù)面影響的錯(cuò)誤。專(zhuān)業(yè)人員通常使用過(guò)去的推理請(qǐng)求數(shù)據(jù)測(cè)試新模型的性能，但這些數(shù)據(jù)有時(shí)無(wú)法代表當(dāng)前的真實(shí)推理請(qǐng)求。例如，用于規(guī)劃最快路線的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的歷史數(shù)據(jù)可能無(wú)法代表交通事故或突然關(guān)閉道路時(shí)交通流量的顯著改變。為了解決這個(gè)問(wèn)題，專(zhuān)業(yè)人員將發(fā)送到生產(chǎn)模型的推理請(qǐng)求副本路由到他們想要測(cè)試的新模型。他們需要花費(fèi)數(shù)周時(shí)間構(gòu)建這樣的測(cè)試基礎(chǔ)設(shè)施、鏡像推理請(qǐng)求、比較新模型在關(guān)鍵指標(biāo)（如延遲和吞吐量）上的表現(xiàn)。雖然這讓專(zhuān)業(yè)人員對(duì)模型的執(zhí)行情況更有信心，但為數(shù)百以至數(shù)千個(gè)模型實(shí)施這些解決方案的成本和復(fù)雜性太高，使其無(wú)法規(guī)?；?。
Amazon SageMaker Inference 現(xiàn)在提供了一種功能，讓專(zhuān)業(yè)人員可以更輕松地實(shí)時(shí)使用相同的真實(shí)推理請(qǐng)求數(shù)據(jù)，將新模型的性能與生產(chǎn)模型的性能進(jìn)行比較。現(xiàn)在，他們可以輕松地將測(cè)試同時(shí)擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)新模型，無(wú)需構(gòu)建自己的測(cè)試基礎(chǔ)設(shè)施。首先，客戶(hù)選擇想要測(cè)試的生產(chǎn)模型，Amazon SageMaker Inference 隨后會(huì)將新模型部署到具有完全相同條件的托管環(huán)境。Amazon SageMaker 將生產(chǎn)模型收到的推理請(qǐng)求副本路由到新模型，并創(chuàng)建控制面板顯示關(guān)鍵指標(biāo)之間的性能差異，客戶(hù)便可以實(shí)時(shí)了解每個(gè)模型的不同之處?？蛻?hù)一旦驗(yàn)證了新模型的性能并確信它沒(méi)有潛在錯(cuò)誤，就可以安全地部署它。要了解有關(guān) Amazon SageMaker Inference 的更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn) aws.amazon.com/sagemaker/shadow-testing。
Amazon SageMaker全新的地理空間功能讓客戶(hù)可以更輕松地使用衛(wèi)星和位置數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)
當(dāng)前，大部分收集到的數(shù)據(jù)都包含地理空間信息（如位置坐標(biāo)、天氣圖和交通數(shù)據(jù)）。但是，已經(jīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的只有一小部分，原因是地理空間數(shù)據(jù)集很難處理，通常達(dá)到PB 級(jí)的規(guī)模，且跨越整個(gè)城市或數(shù)百公里土地。要開(kāi)始構(gòu)建地理空間模型，客戶(hù)通常會(huì)采購(gòu)衛(wèi)星圖像或地圖數(shù)據(jù)等第三方數(shù)據(jù)源以補(bǔ)充其專(zhuān)有數(shù)據(jù)。由于地理空間數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，專(zhuān)業(yè)人員需要合并這些數(shù)據(jù)，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，并編寫(xiě)代碼將數(shù)據(jù)集劃分為可管理的子集。當(dāng)客戶(hù)準(zhǔn)備部署訓(xùn)練好的模型時(shí)，他們必須編寫(xiě)更多代碼以重新組合多個(gè)數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)關(guān)聯(lián)起來(lái)。為了從完成的模型中提取預(yù)測(cè)結(jié)果，專(zhuān)業(yè)人員需要花費(fèi)數(shù)天時(shí)間使用開(kāi)源的可視化工具在地圖上做渲染。從數(shù)據(jù)改進(jìn)到可視化，整個(gè)過(guò)程可能需要幾個(gè)月的時(shí)間，這使得客戶(hù)很難利用地理空間數(shù)據(jù)及時(shí)產(chǎn)生機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)。
Amazon SageMaker將客戶(hù)豐富數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練地理空間模型并將結(jié)果可視化的時(shí)間從數(shù)月縮短到數(shù)小時(shí)，從而加速和簡(jiǎn)化地理空間機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的生成?？蛻?hù)只需幾次點(diǎn)擊或使用 API就可以使用 Amazon SageMaker訪問(wèn)各種地理空間數(shù)據(jù)源，例如亞馬遜云科技的位置服務(wù)Amazon Location Service、開(kāi)放數(shù)據(jù)集Amazon Open Data、客戶(hù)自有數(shù)據(jù)和來(lái)自Planet Labs等第三方供應(yīng)商的數(shù)據(jù)。當(dāng)專(zhuān)業(yè)人員選擇了想要使用的數(shù)據(jù)集，他們可以利用內(nèi)置的運(yùn)算器將這些數(shù)據(jù)集與自己的專(zhuān)有數(shù)據(jù)合并起來(lái)。為了加快模型開(kāi)發(fā)，Amazon SageMaker 提供了預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，其支持的用例包括通過(guò)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提高作物產(chǎn)量、監(jiān)測(cè)自然災(zāi)害后區(qū)域恢復(fù)以及改善城市規(guī)劃等。訓(xùn)練完成后，內(nèi)置的可視化工具在地圖上顯示數(shù)據(jù)，揭示新的預(yù)測(cè)。要進(jìn)一步了解有關(guān) Amazon SageMaker 全新的地理空間功能，請(qǐng)?jiān)L問(wèn) aws.amazon.com/sagemaker/geospatial。
Capitec Bank 是南非最大的數(shù)字銀行，擁有超過(guò) 1000 萬(wàn)數(shù)字客戶(hù)。 "在 Capitec，我們?cè)诟鱾€(gè)產(chǎn)品線都擁有大批數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們構(gòu)建不同的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。"Capitec Bank 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 Dean Matter表示，"我們的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師管理著一個(gè)基于 Amazon SageMaker 構(gòu)建的集中式建模平臺(tái)，支持所有這些機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的開(kāi)發(fā)和部署。在沒(méi)有任何內(nèi)置工具的情況下，跟蹤建模工作往往發(fā)生文檔脫節(jié)，模型缺乏可見(jiàn)性。借助 Amazon SageMaker Model Cards，我們可以在統(tǒng)一環(huán)境中跟蹤大量的模型元數(shù)據(jù)。而Amazon SageMaker Model Dashboard 提供了對(duì)每個(gè)模型性能的可見(jiàn)性。此外，Amazon SageMaker Role Manager 簡(jiǎn)化了對(duì)不同產(chǎn)品線數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行的訪問(wèn)管理。每一項(xiàng)功能都有助于我們的模型治理，足以保證客戶(hù)對(duì)我們作為金融服務(wù)提供商的信任。"
EarthOptics 是一家土壤數(shù)據(jù)測(cè)量和制圖公司，利用專(zhuān)有傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)分析精確測(cè)量土壤健康狀況和土壤結(jié)構(gòu)。 "我們希望使用機(jī)器學(xué)習(xí)幫助客戶(hù)利用經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的土壤地圖提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。" EarthOptics 首席執(zhí)行官 Lars Dyrud 表示，"Amazon SageMaker 的地理空間機(jī)器學(xué)習(xí)功能使我們能夠使用多個(gè)數(shù)據(jù)源快速構(gòu)建算法原型，并且將研究和部署生產(chǎn) API 之間的時(shí)間縮短到只有一個(gè)月。 得益于 Amazon SageMaker，我們?yōu)槊绹?guó)各地的農(nóng)場(chǎng)和牧場(chǎng)部署了用于土壤固碳的地理空間解決方案。"
HERE Technologies 是一個(gè)領(lǐng)先的位置數(shù)據(jù)和技術(shù)平臺(tái)，可幫助客戶(hù)創(chuàng)建自定義地圖和基于高精度位置數(shù)據(jù)的位置體驗(yàn)。 "我們的客戶(hù)需要實(shí)時(shí)情境信息，利用空間模式和趨勢(shì)洞察做出業(yè)務(wù)決策。"HERE Technologies 首席產(chǎn)品和技術(shù)官 Giovanni Lanfranchi 表示，"我們依靠機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)從不同數(shù)據(jù)源獲取位置數(shù)據(jù)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的情境信息，加速數(shù)據(jù)分析。Amazon SageMaker 的測(cè)試新功能讓我們能夠在生產(chǎn)中更嚴(yán)格、更主動(dòng)地測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型，避免對(duì)客戶(hù)造成不利影響或者因?yàn)椴渴鸬哪Ｐ统鲥e(cuò)導(dǎo)致任何中斷。 這對(duì)我們至關(guān)重要，因?yàn)榭蛻?hù)期待我們根據(jù)瞬息萬(wàn)變的實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)提供及時(shí)的見(jiàn)解。"
Intuit 是全球性金融技術(shù)平臺(tái)，通過(guò) TurboTax、Credit Karma、QuickBooks 和 Mailchimp等產(chǎn)品支持全球超過(guò) 1 億客戶(hù)的繁榮發(fā)展。 "我們正在釋放數(shù)據(jù)的力量，給我們平臺(tái)上的消費(fèi)者、個(gè)體經(jīng)營(yíng)者和小型企業(yè)帶來(lái)金融變革。"Intuit 工程和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)總監(jiān) Brett Hollman 表示，"為了進(jìn)一步提高團(tuán)隊(duì)效率、將 AI 驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品快速推向市場(chǎng)，我們與亞馬遜云科技密切合作，設(shè)計(jì)了 SageMaker Studio Notebook 中全新的團(tuán)隊(duì)協(xié)作功能。我們成功實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)化溝通和協(xié)作，讓我們的團(tuán)隊(duì)能夠使用 Amazon SageMaker Studio 將機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)規(guī)?；?。"
