【TechWeb】5月18日訊息，近日，在完全託管的機器學習服務Amazon SageMaker正式落地中國區域一週年之際，亞馬遜雲科技宣佈在其北京和寧夏區域上線7大新功能，豐富了其針對不同企業需求而打造的人工智慧與機器學習工具集。

為了讓資料科學家、演算法工程師、業務開發者都能輕鬆駕馭機器學習，亞馬遜雲科技於2017年11月推出了Amazon SageMaker機器學習平臺服務。可以幫助開發者和資料科學家快速地規模化構建、訓練和部署機器學習 （ML） 模型。Amazon SageMaker是業界首個面向機器學習開發者的整合開發環境，也是亞馬遜雲科技機器學習服務層面的核心產品。

僅僅去年一年Amazon SageMaker就新增了250多項機器學習的功能。目前，全球已有數以十萬計的客戶利用Amazon SageMaker加快機器學習部署。

在談及Amazon SageMaker在中國市場的發展策略時，亞馬遜雲科技大中華區雲服務產品管理總經理顧凡表示，我們希望透過將更多服務落地到中國區域，並堅持‘授人以魚不如授人以漁’，甚至更進一步‘扶上馬，送一程’的方式，幫助客戶更快應用機器學習技術，把機器學習的能力交到每一位構建者手中，加速人工智慧和機器學習的普惠。

Gartner資料顯示，75%的企業在2024年底會把機器學習從試點轉向生產系統。事實上，企業所屬業務行業千差萬別，每一家企業需要的AI能力和服務可能都不盡相同。Amazon SageMaker究竟是如何做到快速讓成千上萬的企業信賴它的？顧凡談到的幾點或許至關重要。

追求AI/ML普惠 打造工具箱

顧凡介紹，亞馬遜雲科技把AI/ML普惠作為核心使命。要想完成這個使命最重要的一條就是幫助不同客戶提供趁手的工具，授人以魚不如授人以漁。這需要亞馬遜雲科技打造一個特別全的工具箱，不一樣的客戶可以在裡面選擇最順手的工具。同時，授人以漁最核心的是幫助客戶擁有工具、擁有人才，這是亞馬遜雲科技做機器學習工具集的核心目的。

據悉，Amazon SageMaker擁有的工具橫跨整個機器學習開發生命週期，能夠幫助資料科學家的效率提升10倍，降低機器學習總體應用成本高達54%。

“對於那些沒有資料科學家、甚至連熟悉演算法的開發工程師也沒有的企業，Amazon SageMaker能提供開箱即用的、已經訓練好的模型。”顧凡強調，對於那些有一定開發工程師或資料科學家的企業，他們最需要的是規模化產出。藉助Amazon SageMaker的工具，一位大學畢業的開發工程師經過培訓，就可以在四周以內開發一個模型，大大降低AI模型開發門檻。

讓資料科學家解決企業實際問題

但是，問題來了，如何保障Amazon SageMaker打造的工具，就是企業需要的呢？

”亞馬遜作為號稱機器學習無處不在的公司，曾經也走過一段彎路，之前考慮過把如此稀缺的資料科學家資源放在一組，後來發現根本不行。“顧凡介紹，“亞馬遜的做法是不許把資料科學家放到一個團隊，全部放到業務團隊當中，跟業務團隊的產品經理、開發人員、運營人員在一塊。往往懂業務的人都積累了很多年，但不一定懂機器學習，懂機器學習演算法的人不一定懂業務，想找兩個完美結合的人太難了，但必須要讓這兩組人有一個交集，否則他們只會按照自己的想法去工作。“

顧凡強調，亞馬遜雲科技對招募的數學科學家的原則就是來解決客戶體驗問題，把客戶體驗問題解決了，順便發點論文是可以的，但如果你是來做研究的，抱歉不歡迎，我們解決的是實際客戶的體驗問題。真正要對一個傳統行業做改造，行業知識超級重要。

在幫助企業進行智慧化轉型過程中，顧凡稱，亞馬遜雲科技會持續不斷地堅持幾點：授人以漁，扶上馬送一程，真正把機器學習的能力交到每一位開發者和構建者的手中。

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