亚马逊AWS宣布推出亚马逊机器学习

目前，由于需要统计学、数据分析和机器学习等方面的专业知识，只有极少数开发者能够利用机器学习功能建立应用。另外，传统意义上的机器学习应用方法涉及很多手动、重复和容易出错的任务，例如计算汇总统计学、进行数据分析、通过机器学习算法利用数据训练模型、评估和优化模型，然后才能使用该模型生成预测。通过降低复杂性并对上述步骤进行自动化，亚马逊机器学习让所有软件开发者都可以广泛地使用机器学习技术。借助亚马逊机器学习，开发者可以使用AWS管理控制台或API来快速地根据需要创建大量模型，并利用这些模型生成大吞吐量的预测，而不必担心配置硬件、分发和缩放计算负载、管理依赖性或监测和修复基础架构故障等问题。由于没有准备成本，开发者可以按使用情况付费，能够从小规模开始并随着应用的扩展而扩大使用规模。

亚马逊机器学习高级经理Jeff Bilger表示：“亚马逊拥有悠久的机器学习传统。它支持Amazon.com为客户推荐商品，让Amazon Echo能够根据你的声音做出回应，让我们能够在30分钟内就可以卸载满满一卡车的商品并完成上架。我们很早就意识到，只有让亚马逊公司内的所有开发者都能使用机器学习，才能充分发挥这项技术的潜力。亚马逊机器学习源自我们从数千名亚马逊开发者快速建立模型、进行实验并扩展至全球性预测应用的过程中所学到的经验。”

由于高质量的数据对于开发精确的模型至关重要，亚马逊机器学习让开发者能够对用于“训练”模型以发现数据模式规律的数据集的统计属性进行可视化处理。这样，开发者就能够更好地理解数据分布，并在模型训练之前发现缺失或无效的值，从而节约时间。之后，亚马逊机器学习会自动变换用于训练的数据并优化机器学习算法，开发者不需要深入理解机器学习算法或调试参数，即可创建最佳模型。通过使用亚马逊机器学习技术，在没有任何机器学习经验的前提下，单个亚马逊开发者可以在20分钟内解决之前需要两名开发者花费45天才能解决的问题——并且所建立的模型同样能够实现92%的精确度。一旦模型创建完毕，开发者就可以直接从亚马逊机器学习轻松地进行批量处理或生成实时预测，无需开发和管理自有基础架构。

Comcast是一家全球性媒体与技术公司，拥有Comcast Cable和NBCUniversal两大业务集团。Comcast数据科学研究团队经理Jan Neumann表示：“我们评估了亚马逊机器学习，发现它能够对我们的数据科学分析提供很大帮助。在评估中，我们特别喜欢它能够以可视化的方式探索参数设置和分类性能之间的平衡。通过亚马逊机器学习，我们可以非常简单地准备和清理输入数据，迅速地利用大型数据集训练模型。” 

亚马逊可持续包装团队为亚马逊配送提供更小巧、更环保的包装，同时仍能够保护配送物品。亚马逊全球可持续发展总监Kara Hurst表示：“我们利用亚马逊机器学习来分析客户对包装的反馈，并创建预测以发现适合我们的Frustration Free简易包装和电子商务包装标准的商品。亚马逊机器学习已经帮助我们更好地发现造成浪费和让客户不满的产品包装。我们能够利用现有数据并快速地开发预测模型，在几个星期内即可在生产中部署。因此，我们能够为客户提供更环保的商品和包装。”

Space Ape Games是一家知名的移动与平板电脑游戏创业公司，开发了《竞逐者之国（Rival Kingdoms）》和《武士围攻（Samurai Siege）》等游戏。Space Ape Games首席技术官、联合创始人Toby Moore表示：“让用户持续玩我们的游戏的关键是预测他们最喜欢的内容类型，例如直播活动和锦标赛，并让游戏适应他们的游戏风格。通过使用亚马逊机器学习服务，我们能够更轻松、更精确地决策如何让用户保持兴奋并享受《竞逐者之国》和《武士围攻》等游戏。亚马逊机器学习给我们留下了深刻的印象，我们计划在多个部门部署亚马逊机器学习，以帮助我们为目前和未来的游戏建立和部署预测模型。对于我们的业务来说，这实在是令人兴奋。”

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                                                                                                                          责编/王鑫贺