随着技术和生态的不断演进、应用场景的不断探索,机器学习已然再也不仅仅停留在实验室当中。不管是突飞猛进的互联网应用,仍是求新求变的企业转型,机器学习都获得了普遍的应用,逐步成为驱动业务的关键技术。
机器学习在近 30 多年已发展为一门多领域交叉学科,也已普遍应用于数据挖掘、计算机视觉、天然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA 序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。
为了帮助你们更便捷的解决这些实际问题,让数据科学家、算法工程师、业务开发者都能轻松驾驭机器学习,AWS 推出了各式各样的机器学习工具,包括:ML 服务类、API 类、AI 服务工具类等。
今天,咱们就对 AWS 的部分优秀机器学习工具作一个整理,分享给各位行业从业者。算法
Amazon SageMaker 是一项彻底托管的服务,可为每位开发人员和数据科学家提供快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型的能力。
开发者能够在一个集成的可视界面中编写代码、跟踪实验、可视化数据以及进行调试和监控。从完整的平台 IDE,到具体代码与 API,SageMaker 都有一种 Pythonic 精神,简洁易用,同时提供高级的接口。消除了机器学习过程当中的每一个步骤的繁重工做,让开发者可以更轻松地开发高质量模型,提升开发人员的工做效率。框架
2020 年 4 月底,SageMaker 在 AWS 中国的北京区域和宁夏区域上正式开放。就在前不久,在国内开始正式开放。这标志着 AWS 人工智能、机器学习平台服务的关键技术已全面进入中国。机器学习
工具亮点:
工具
Amazon Polly 是一项云服务,能够将文本转化为逼真的语音。支持多种语言,并包含各类逼真的声音,所以你能够构建在多个位置工做的支持语音的应用程序,并为你的客户使用理想的语音。
此外,Amazon Polly 还包含许多神经文本到语音转换 (NTTS) 语音,经过新的机器学习方法为语音质量带来突破性的改进,从而为客户提供尽量最天然的文本到语音的似人类的语音。神经 TTS 技术还支持播音员风格,专为新闻播报使用案例量身定制。
Amazon Polly 的经常使用案例包括移动应用程序(如新闻阅读器、游戏、电子学习平台)、视障人士辅助功能应用程序以及快速增加的物联网 (IoT) 细分市场。Alexa 语音助手的品牌定制语音服务,就是经过 Amazon Polly 语音合成平台提供的。布局
工具亮点:性能
Amazon Transcribe 是一项自动语音识别 (ASR) 服务,让开发人员可以轻松地为其应用程序添加语音转文本功能。经过使用 Amazon Transcribe API,能够分析 Amazon S3 中存储的音频文件,并让该服务返回一个转录的语音文本文件。开发人员还能够将实时音频流发送到 Amazon Transcribe,并实时接收转录流。
Amazon Transcribe 可用于不少常见应用程序,包括客户服务通话转录,以及基于音频和视频内容生成字幕。该服务能够转录以常见格式(例如 WAV 和 MP3)存储的音频文件,并为每一个词附加时间戳,以便开发者能够经过搜索文本轻松找到原始源中的音频。学习
工具亮点:搜索引擎
Amazon Textract 是一项从扫描的文档中自动提取文本和数据的服务。Amazon Textract 的功能不仅是简单的光学字符识别 (OCR),它还能够识别表单中字段的内容和表格中存储的信息。
借助 Textract,开发人员能够快速自动执行文档工做流,数小时可处理数百万个文档页面。此外,开发人员还能够建立智能搜索索引,构建自动批准工做流,并经过标记可能须要校正的数据,更好地保持对文档存档规则的符合性。
结合 Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 后,开发人员能够经过内置人工审核来管理须要人工判断的细微或敏感工做流,从而取得高确信度的预测或对预测进行持续审计。
工具亮点: 人工智能
Amazon CodeGuru 是一种机器学习服务,可自动执行代码审查,并提供应用程序性能建议。它能够帮助开发人员找到影响应用程序性能的代码行,并版主进行问题排查,而后提供修复或改进代码的具体建议。
CodeGuru 由机器学习、最佳实践以及经在开源项目和 Amazon 内部分析数百万项代码审查和数千个应用程序后总结出来的经验教训提供支持。spa
AWS Deep Learning AMI (DLAMI) 是在云中进行深度学习的一站式商店,能够为机器学习从业人员和研究人员提供基础设施和各类工具,从而加快在云中进行任意规模的深度学习的速度。
经过 DLAMI,开发人员能够快速启动预先安装了常见深度学习框架和界面(如 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod 和 Keras)的 Amazon EC2 实例来训练复杂的自定义 AI 模型、试验新算法或学习新技能和技巧。
不管须要 Amazon EC2 GPU 仍是 CPU 实例,都无需为 Deep Learning AMI 支付额外费用。只需为存储和运行应用程序所需的 AWS 资源付费。
AWS Deep Learning AMI 可在专为推理设计的基于 Intel 的 Amazon EC2 C5 实例上运行。AMI 预安装了 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 驱动程序,能够有效缩短完成计算所需的时间。
为了简化软件包的管理和部署,AWS Deep Learning AMI 安装了 Anaconda2 和 Anaconda3 数据科学平台,能够进行大规模数据处理、预测分析和科学计算。
工欲善其事必先利其器,想要进行机器学习方面的工做研究,配合上优秀的工具必定能够事半功倍。