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用機器學習為企業賦能,AWS如何消除人工智能門檻

2020-05-28 17:45
趣味科技
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近年來,隨著人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)技術的不斷發展,其對各行各業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,為各行各業的企業遭遇的業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定價,從檢測欺詐行為到反洗黑錢……在越來越多的行業和領域,機器學習都開始大展身手。

2020年2月,Gartner又發布了云AI開發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才以毋庸置疑的優勢成為了云AI開發者服務魔力象限排名第一位的領導者。

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聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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