亚马逊云服务(AWS) 展现机器学习四大扩圈举措
通信产业网|2020-12-11 14:12:35
作者:通文来源:通信产业网

【通信产业网讯】12月9日, AWS全球机器学习副总裁Swami Sivasubramanian (简称Swami) 在亚马逊re:Invent大会上发表机器学习和人工智能主题演讲,展示了AWS关于人工智能与机器学习的最新全景蓝图,并宣布了一系列新服务和新功能,让机器学习更易用和拓展到更加广阔的使用者、应用场景和行业。这是亚马逊re:Invent大会上的首次机器学习主题演讲。Swami主题演讲中表示,“机器学习是我们这一代人能遇到最具颠覆性的技术之一,目前已经有超过10万客户在使用AWS的机器学习服务,很多客户已经将机器学习用于其核心业务。”

AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡介绍说,“亚马逊利用机器学习技术已经有20多年时间,这是AWS机器学习服务的深厚源泉。AWS在2016年开始发力,在云上提供机器学习服务。当年只发布了三个服务,2017年开始加速,最近三年,每年新增的服务和功能超过200个,为全球人工智能工作者丰富了他们急需的工具集。”

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据德勤发布的《全球人工智能发展白皮书》预测,到2025年,世界人工智能市场规模将超过6万亿美元。

面对数字经济的发展机遇,多个国家和地区已将人工智能列为优先发展的国家战略。

2020年11月21日,国家工业信息安全发展研究中心在《2020人工智能与制造业融合发展白皮书》中指出了目前融合存在的诸多难点,其中人才匮乏问题尤为严重。而人社部官网的报道中测算,目前我国人工智能人才的缺口超过500万,国内的供求比例为1:10,供需比例严重失衡。

德勤发布的《全球人工智能发展白皮书》指出,在人工智能众多的分支领域中,机器学习是人工智能的核心研究领域之一。包括89%的人工智能专利申请和40%人工智能范围内的相关专利均为机器学习范畴。

AWS是云计算的引领者,也是机器学习的翘楚。面对机器学习这样一个充满前途的事业,以及当前严重缺乏人才的处境,AWS通过多种方式,采取一系列措施,着重通过技术创新,为机器学习扩圈。

开箱即用的工业领域机器学习解决方案

扩圈举措之一,是推出开箱即用的解决方案。在re:Invent大会上,AWS发布了五项用于工业领域的机器学习服务,分别是Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama一体机、AWS Panorama SDK和Amazon Lookout for Vision。这是AWS首次推出开箱即用的工业领域机器学习解决方案。

Amazon Monitron和Amazon Lookout for Equipment通过机器学习支持预测性维护。Amazon Monitron面向没有建立传感器网络的客户,提供由传感器、网关和机器学习服务组成的端到端机器监控系统,检测异常并预测何时需要维护工业设备。Amazon Lookout for Equipment面向已经拥有传感器、但不希望自己构建机器学习模型的客户,由AWS为其构建模型并返回预测结果,检测异常设备行为。

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AWS Panorama通过计算机视觉改善工业运营和工作场所安全。AWS Panorama一体机是一个硬件设备,将它连接到工业场所的网络中,它就可以自动识别摄像头数据流,与工业摄像头进行交互。AWS Panorama软件开发套件(SDK),方便工业相机制造商在新相机中嵌入计算机视觉功能。

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Amazon Lookout for Vision为工业客户提供高精度、低成本的产品质量异常检测解决方案。它通过机器学习技术,每小时可以处理数千张图像,发现产品缺陷和异常。客户可以将摄像头图像批量或实时发送到Amazon Lookout for Vision,找出异常,例如机器部件的裂纹、面板上的凹痕、不规则形状或产品上的颜色错误等。

目前已经使用AWS工业领域机器学习服务的客户和合作伙伴包括Axis、凌华科技、BP、德勤、Fender芬达、GE 医疗和西门子交通等等。

打造包罗万象的工具箱,赋能每一位AI工作者

扩圈举措之二,是打造全面丰富的工具集,用顾凡的话说, right tool for the right job(为每一项工作都提供一个趁手的工具)。AWS提供的机器学习工具集包括三个层面。

工具集的底层,面向那些技术能力超强的客户,希望将人工智能和机器学习作为自己的核心竞争力。AWS为他们提供强大的算力、全面的算力选择、丰富的机器学习框架选择。AWS支持主流的机器学习框架,客户还可以通过容器部署的方式,自带机器学习框架;AWS可以提供基于英伟达、英特尔、AMD、赛灵思等芯片厂商的最新处理器的强大算力,同时还通过自主设计的处理器,极大地降低机器学习的算力成本。

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工具集的中间层,面向那些技术能力较强的客户,他们有大量的数据可以进行机器学习模型训练,有一定的算法人才,不要花精力管理基础设施,专注于自己的应用和业务创新。AWS的Amazon SageMaker为他们提供了首个全托管的机器学习集成开发环境,并为这个开发环境不断增加新功能,从数据准备、到模型训练、参数调优与模型迭代、到模型部署、模型质量监控,在整个过程中最大限度地提高他们开展机器学习的效率,降低他们开展机器学习的门槛。

工具集的顶层,面向技术能力相对薄弱的客户,他们有一定的数据,但没有算法人才,他们希望在业务场景中直接引入人工智能。AWS为他们提供开箱即用的人工智能服务,目前已经涵盖机器视觉、语音文字转换、机器对话、文本处理、电商业务、客服、企业内信息搜索、开发与运维、工业AI等方面。

通过这样一个全面的工具集,AWS可以覆盖和赋能所有的人工智能工作者。

拓展到数据库开发者和数据分析师

扩圈举措之三,是将机器学习拓展到数据开发者和数据分析师。数据库开发者、数据分析师这个群体,人数比机器学习开发人员群体大得多,他们没有机器学习的知识和技能,但是不缺少机器学习的想法。于是,AWS将机器学习能力跟数据库进行嫁接,让数据库开发者、数据分析师沿用数据库查询的方式,让他们的机器学习想法落地到业务应用中。Amazon Aurora是AWS著名的关系型数据库服务,AWS针对Aurora推出了新功能Amazon Aurora ML。数据库开发者发起数据库查询(SQL)时,只要选择一个机器学习模型,就会唤醒机器学习服务,Aurora ML自动将查询结果交给机器学习模型进行推理,返回结果。例如,要查询一个客户评价是正面还是负面,数据库开发者只管做数据库查询、选择这个模型,返回来的查询结果就会自动附加正面或负面判断。类似地,出海电商想把数据库中的商品信息变成多语种,数据库开发者只管查询商品信息、选择多语种翻译,返回的结果就会自动包含商品信息的多语种翻译。

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Amazon Athena是数据分析师经常用到的服务。通过这项服务,可以直接从Amazon S3上的对象文件中,利用SQL语句进行数据查询(SQL是结构化查询语言,原本用于关系型数据查询,而S3的对象文件不是关系型数据)。AWS也推出了新功能Amazon Athena ML,查询返回的结果也可以自动附带机器学习推理的结果。

Amazon Redshift是云原生的数据仓库。AWS推出的新功能Amazon Redshift ML,甚至把选择模型这一步省了。举一个例子,电商领域经常会哪些客户有可能流失,这时你可能并没有一个模型来判断什么样特征的客户有可能会流失。通过Redshift ML,数据分析师只管SQL查询,Redshift ML可以把数据导入S3,然后SageMaker的Autopilot功能结合。Autopilot是一个自动建模的功能。这样的Redshift ML可以自动进行数据清洗、模型训练,选择最优的模型进行预测。

Amazon Neptune是AWS的一个图数据库,主要用于知识图谱、身份图谱、欺诈检测、推荐引擎、社交关系、生命科学等场景,用图的方式表示各个数据实体之间的关系,例如,好友关系图。对图数据库,只是表示出数据的相关性显然不够,用户更需要的是,根据这些相关性进行机器学习推理。新功能Neptune ML,就是将图数据库和机器学习打通,通过机器学习模型去访图数据库,进行更精准的预测。

Amazon QuickSight是AWS的一个商业智能(BI)服务,可以轻松地调用各种数据进行分析和展现。AWS于2020年5月推出了QuickSight ML新功能,它也跟SageMaker的Autopilot功能进行了结合,数据分析人员可以用它开展欺诈检测、销售预测等工作。

在今年的re:Invent大会上,AWS推出了更酷的机器学习新功能QuickSight Q。通过它,可以用自然语言对数据进行提问,获得想要的数据洞察。例如,直接在查询框中输入“我们的同比增长率是多少?”几秒钟之内就可以得到高度准确的答案。如果按以往的方式,需要在模型中预先定义增长率、更新模型、处理数据,可能需要几天甚至几周时间。

AWS还推出了Amazon Lookout For Metrics,它利用机器学习技术,通过企业多种数据的比对,检测出数据异常。顾凡举例说,一件商品的售价200元,在某个数据源变成了20元。通过Amazon Lookout For Metrics找出这种异常数据,意义重大。如果是在线销售中出现这样的价格错误,有可能给企业带来巨大的损失。

此外,AWS还发布了利用机器学习的运维服务Amazon DevOps Guru,它可以帮助应用开发人员自动检测运维操作的问题,给出建议补救措施,提高应用程序可用性。此前,AWS已经推出了Amazon CodeGuru,可以让开发人员使用机器学习自动进行代码审核,并且提供指导和建议。


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责任编辑:周腾

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