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「AWS」又推出N项自动化云机器学习服务Autopilot和Studio双双上线

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-12-05 13:09:20 作者:责任编辑NO。石雅莉0321

36氪得悉,在美国拉斯维加斯AWS2019年的re:Invent上,AWS一口气推出了N项新服务,为机器学习范畴做出了新贡献,其间Autopilot和Studio完结了机器学习的主动化。

先让咱们从下面这段视频中,感受一下AWS在云核算范畴,带来的新的风景线。

AWS 首席执行官Andy Jassy发布了Gartner的统计数据,多个方面数据显现,现在在云核算范畴,AWS以47.80%的比例遥遥领先,乃至超过了微软、阿里巴巴、谷歌和IBM的比例总和。

Amazon SageMaker Autopilot

这是职业中首个主动化机器学习容器,用户都能够随时操控和检查机器学习模型。

在传统的机器学习中,用户是没有很好的办法深化了解模型的数据和模型的逻辑的。而经过Amazon SageMaker Autopilot,开发人员只需求将练习所需的数据以CSV格局上传,Autopilot便能主动以50种不同的练习模型树立机器学习使命,主动练习,最终给出可视化的成果。

如此看来,开发者只需求按几下手中的鼠标,便能够“坐收渔利”了,Amazon SageMaker Autopilot无疑将能称得上是AI练习的全新未来。

Amazon SageMaker Autopilot

Amazon SageMaker Studio

这是业界首个用于机器学习的彻底集成开发环境,Amazon SageMaker Studio供给了一个根据Web的单一视觉界面,用户都能够在这上面进行机器学习的开发。这不只让机器学习在云端环境上的功率倍增,并且还能改动旧时代机器学习的方法。咱们来整理一下Studio带给用户的全新体会:

  • 全集成:用户都能够在同一个界面中,一起直观地布置、练习,以及调整他们全部坐落AWS上的机器学习模型。

  • 成本低:传统的机器学习,需求合作很多的软件才干完结作业,还要有贵重的机器设备。而Studio仅需求一台一般的联网电脑,透过浏览器就能轻松完结机器学习。

  • 门槛低:用户不需求再进行装备,降低了开发者运用这一最新技能的门槛。

  • 实时监控:Amazon SageMaker Studio包括两个监控东西Amazon SageMaker Experiment和Amazon SageMaker Debugge,有了它们,开发者能够第一时间发现模型中的过错并加以批改,削减作业时间的一起进步机器学习练习的准确度,从而为未来的AI功能打下更为坚实的根底。

Amazon SageMaker Studio

AWS此次推出的N项服务都很有亮点,尤其是Autopilot和Studio这两个产品,让更多的开发者能够接触到机器学习。

Autopilot和Studio,给开发者带来了极大的便当。我想这或许也是AWS的产品哲学:做开发者所做,想开发者所想,全部为了开发者。

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