wordpress 闭站,怎么制作小视频的教程?,外贸建站培训,比较好的营销网站戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦#xff01;这是阿晶的第一次AWS之行#xff0c;在上海#xff0c;2019世界人工智能大会。一年前#xff0c;同样在上海#xff0c;AWS成立其亚太地区首个人工智能研究院。还记得当时振奋人心的官宣#xff1a;AWS上海人工智能研究院将重点… 戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦这是阿晶的第一次AWS之行在上海2019世界人工智能大会。一年前同样在上海AWS成立其亚太地区首个人工智能研究院。还记得当时振奋人心的官宣AWS上海人工智能研究院将重点聚焦推进和发展深度学习算法及其未来应用。具体会为AWS中国开发者社区带来不止于工具层面的突破而是让早已大热的人工智能技术更快应用在开发者手上走入开发者心中。如今一样的上海AWS又发布了由上海人工智能研究院构建的Deep Graph Library (DGL)即图神经网络框架。据悉该框架可以高效帮助开发者构建深度学习模型以快速、可扩展的方式理解数据中的图结构从而让机器学习更好地应用到制药公司的新药开发社交媒体的图像资料分析等诸多领域召集更多开发者开展深度学习促进初创企业采用机器学习技术。“按需所用”AWS机器学习服务“划重点”以上讲了人工智能、深度学习、机器学习等专有名词概念可能多少有些难于理解。谈及AWS的机器学习服务阿晶觉得总体来说可以概括为四个字“随需所用”。如图所示AWS提供了多层面多维度的服务通常如果使用最底层服务原则上需要IT工程师、机器学习的科学家以及应用开发人员协作才能开发出一个适用性较高的AI服务相比而言使用中间层并不需要IT工程师只需机器学习科学家以及应用开发人员这两者就可以轻松hold住如果选择最上层服务甚至不需要机器学习的科学家仅仅是应用开发人员就可高效利用。三层“结构”的机器学习堆栈如此看来三个层面的服务最大特点就是应用开发人员的不可或缺性这一点很像云基础架构中的IaaS、PaaS以及SaaS。逐一说来最底层涉及到很多框架、接口与基础服务例如Tensorflow、MXnet、PyTorch等主流框架Gluon、Keras等接口支持。据悉全球85%的机器学习框架Tensorflow的工作流都跑在AWS上。所谓基础服务更多是那些提供强大运算性能的服务器例如Amazon EC2的P3DN实例类型。据阿晶了解这是一个虚拟机类型采用的GPU是NVIDIA的Tesla V100一款在机器学习与推理方面表现十分强劲的加速卡。“P3DN后面的DN字缀则代表网络速度高达100GB/s如此看P3DN非常适合分布式机器学习。”AWS方技术专家表示。此外这一层还有可以支持通用计算的M5实例适用于x86、AMD和ARM处理器的实例以及适用于高性能、非关系型计算的实例I3en。一句话概括无论机器学习的工作负载如何AWS都可以提供保证成本优势的高性能计算资源。着眼中间层其主要服务被称为Amazon SageMaker显著特点为自动化即可以做到将一些机器学习模型打标记、训练、部署最后成为高可用。简言之使用本层服务只需要拥有大量的训练数据输入并自选算法就可以很快出炉具备AI性质的服务过程中Amazon SageMaker会代替去管理底层需要用到的所有服务器与框架。另外AWS也对主流的ML的模型算法进行了提速例如图形分类、时间序列预测以及用于异常事件判断的算法等。如果说到具体的使用效果据了解此前一家制药公司自身建立一个机器学习的模型至少需花费超过两个月的时间构建但凭借Amazon SageMaker等工具的帮助耗时不超过4小时简直又快又好的节奏目前使用Amazon Sagemaker的企业已经超过10000家。聚焦最上层 我们发现主要是已有的AI服务无需训练直接调用。例如视觉类服务Amazon Rekognition主要是静止图片识别的Amazon Rekognition Immage是视频识别Amazon Textract是从视频里面提取文本。此处需要补充的一点阿晶进一步了解到于两三月之前上线的Amazon Textract开发合作伙伴社区始终在蓬勃发展之中基于深度学习读取数据与分析数据技术其中加拿大一家出版公司正在积极使用社区资源完成扫描文章的工作另外还有部分机器自动化处理供应商用来读取表格信息等采纳率正在不断提高。语音类服务Amazon Polly工具可以做到将文字转化成非常自然流畅的语音区别于生硬的机器转化。此外 Amazon Transcribe是一种自动语音识别服务使用它可以方便地为应用程序添加语音转文本的功能。此前Amazon Transcribe已经支持的语言包括美国英语、英国英语、澳洲英语、印度英语、西班牙语、美国西班牙语、法语、加拿大法语、意大利语、德语、巴西葡萄牙语、印地语、韩语和现代标准阿拉伯语。目前该服务已支持中文普通话的语音转写。这一新的语言集拓展了Amazon Transcribe所服务的领域让客服中心、媒体和娱乐、教育等领域的使用场景能够触达全球更广泛的受众。语言类服务Amazon Translate是几国语言的互相翻译功能很实用Amazon Comprehend是语言理解类似于一段文字的中心思想提炼。预测服务Amazon Forecast是销售预测服务采用Amazon.com背后做销售预测的模型封装给所有人使用。聊天机器人服务Amazon Lex是聊天机器人服务即文本到文本的聊天形式。在进一步的智能媒体分析技术展示中现场依照输入的关键词“男性”或“快乐”等AI可以自动搜索出包含这些关键词的图像、声音、视频内容等具体来说用户可以用电脑或者手机来获取图片、声音、视频等通过服务上传到存储服务Amazon S3上触发AWS Lambda服务将图像、影像、声音文档发送至AWS的人工智能API只要文件到位之后就可以按照次序进行分析对比系统会先判断属于这三种文件中的哪一种即Amazon Transcribe将声音变成文本Amazon Comprehend进行语义分析等所有的处理结果都会发送到Amazon Elasticsearch这是一个搜索功能非常快的服务该方案可用在智能零售、安防等场景。谈及发展AWS更倾向于“这样”在很多公开场合我们都习惯发问“目前的AI 究竟落地到什么程度”对此AWS副总裁Swami Sirasubramanian(斯瓦米·西瓦苏布拉曼尼)表示如今的AI还是处于发展早期但可喜的是AI采纳率上升速度、增长速度非常快。“它已经不只是一两个细分行业中被应用的技术了包括金融科技、自动驾驶、医药行业还有移动端营销甚至时尚行业在内都纷纷尝试采用。例如金融科技行业使用人工智能和机器学习来进行个性化定制给客户提供个性化的金融计划帮助减少纳税或者填表格的难度自动驾驶行业也不断使用AWS机器学习服务其中包括数据存储、分布式GPU计算等甚至还有一些自动驾驶公司将AI 技术应用在无人驾驶的卡车上。”“AWS看到越来越多的细分行业上云使用机器学习和人工智能服务”Swami Sirasubramanian很开心“此外我们还发现很多非盈利机构使用人工智能和机器学习来打击人口贩卖并消除饥饿。”AWS副总裁Swami Sirasubramanian(斯瓦米·西瓦苏布拉曼尼)但我们从不同的细分行业应用中也确实看到了很多共同属性例如更多情况下还是缺乏将AI技术主流化的技巧。因此 AWS不仅专注AI更主张为细分行业提供有效的AI培训例如免费的机器学习帮助完成训练并提供认证等。此外Swami认为目前全球范围内包括中国都处在一个AI加速落地的阶段但是依然有很多因素阻碍企业采纳人工智能技术其中很关键一项就是拥抱AI之前被卡在数据处理阶段。“AI或者机器学习就像一个蛋糕上的奶油蛋糕底下一定要有其他的东西作为支撑其中包括大数据、存储、计算等方面。机器学习对于企业以及开发者们带来的最大挑战就是为机器学习模型训练所筹备的数据。如今50%到70%的人力和时间都花在数据筹备上。”Swami表示。关于5G发展Swami坦承IoT与边缘计算技术目前在AWS被作为优先发展的内容之一。“未来十年如果你看到用户部署线下服务器的数量降低那是因为更多都放在了云上而这些属于云上的沟通交流完全离不开5G基础架构。确切的说5G出现不但改变了设备之间的沟通方式甚至变革了连接性。”未来AWS会加强IoT方面的资金投入。近年来反观AWS的发展我们就会发现AWS的各项服务一直有条不紊地扩展到全球范围内各个不同的区域截至目前已进入全球22个区域、69个可用区重要的是最新的Amazon EC2 G4实例也将于今年部署到AWS 中国北京和AWS中国宁夏两个区域。关于业务拓展Swami总结道AWS有90%到95%的服务扩展都是基于客户反馈另外5%到10%的变化也是基于AWS对客户反馈的诠释。“我们从来不会发布所谓的扩展路线图或者扩展计划。因为如果抢先发布了诸如此类的路线图却不是用户想要的就很被动。一直以来用户很享受与我们之间的互动而我们也会随时随地倾听他们的反馈并对其拓展仅仅去年一年AWS新推出的服务就多达1957个是5年前的四倍。” Swami强调。福利扫描添加小编微信备注“姓名公司职位”加入【云计算学习交流群】和志同道合的朋友们共同打卡学习推荐阅读上万条数据撕开微博热搜的真相IT公司老板落水各部门员工怎么救HTML 30 年进化史读了鸿蒙 OS 的代码后我发现优秀项目都有这个共性字节跳动李航自学机器学习研究AI三十载他说AI发展或进入平缓期主链增幅最高飚至 152%主流币却惊现回落以太坊发币速度持续放缓真香朕在看了
