旨在成为无与伦比的AWS机器学习工具

如果Amazon Web Services Inc.真的想让机器学习 服务像香草冰淇淋一样普遍存在，那么到目前为止，它的方法正在将它变成完全不同的东西。它更像是越南咖啡，加上磨砂杏仁和花生酱咖喱，这种口味实际上可以在旧金山的一家冰淇淋店订购。

AWS宣布了一系列增强其SageMaker期间学习机开发和部署平台AWS峰会上周在纽约市。流算法?检查一下 批量转换以直接从Amazon的简化S3存储服务中拉取?刚刚添加。亚马逊翻译和转录的改进?那个也是。

在AWS推出本地模式功能以在笔记本计算机上进行模型训练并将开源深度学习工具集成到平台中之后，仅三个月就完成了SageMaker迭代。而且SageMaker甚至还不到一岁。

“我们的使命是，我们希望能够采用机器学习并将其提供给所有开发人员，” AWS深度学习和人工智能部门总经理Matt Wood(如图)说。“我们想让机器学习变得无聊;我们要使其成为香草。它只是任何开发人员和任何数据科学家的工具集中的另一个工具。”

伍德在纽约举行的AWS峰会上与SiliconANGLE Media移动直播工作室CUBE的联合主持人John Furrier和Jeff Frick进行了交谈。他们讨论了公司针对其机器学习策略的三层方法，AWS与开源社区的不断发展的关系，DeepLens相机的用例以及最近与SageMaker平台的客户互动。(*以下披露。)

本周，CUBE将Matt Wood列为我们的本周嘉宾。

反对开源批评者

SageMaker的改进是在AWS机器学习策略变得更加明确的时候实现的。该公司精心设计了一个三层方法，针对具有开放源代码编程库的研究人员和数据科学家，希望利用云服务进行数据分析的开发人员以及对快速启动和运行流程感兴趣的应用程序程序员。

随着机器学习情况变得越来越清晰，开源工具将在平台中扮演重要角色。当AWS在4月宣布对其SageMaker进行改进时，该公司透露将增加开源框架，例如TensorFlow和MXNet。

伍德说：“我们提供了广泛的框架，开放源代码编程库，开发人员和数据科学家可以使用它们来构建神经网络和智能系统。” “围绕着所有这些流行的框架，有大型，健康的开源项目正在成长。”

AWS”愿意接受开源标志着云服务提供商，其中有一个重要的发展采取了它的热量份额为向社会没有贡献不够。该公司通过在2016年底聘用开源专家Zaheda Bhorat并在去年8月加入Cloud Native Computing Foundation来回应批评者。

最近几天，有传言称AWS正在考虑进入数据中心交换机市场，利用开源工具开发通用产品。AWS通过思科系统公司7月18日发布的声明否认了这一传言。

除了便利之外，开发人员通常会在构建机器学习模型时对使用开源工具做出积极反应，因为它们提供了大规模的速度。伍德解释说：“泵入大量数据的能力是构建成功的机器学习应用程序的关键之一。”他描述说，培训时间减少了10%到25%。“我们为使用TensorFlow的每个人带来了这一功能。这是考虑如何训练大量数据的完全不同的方式。”

DeepLens的用例

AWS还通过DeepLens(一种AI驱动的摄像头，旨在增强机器学习功能)满足开发人员的需求。宣布11月，相机就开始出货上个月在$ 250的价格点。

Wood表示，AWS已经看到了机器学习工具的许多用例。其中包括当相机无法识别的某个人接近前门时向用户发送文本消息，以及将一本书放在镜头前以触发文本朗读算法，以供儿童阅读。

伍德说：“有了DeepLens，您可以在10分钟内启动并运行。” “看到没有机器学习经验的开发人员将其开箱即用，并构建了一些非常出色的项目，这真是令人难以置信，令人欣喜，也感到非常沮丧。”

随着时间的流逝，开发人员通过机器学习生成的创意项目可能会变得更普遍，但是许多知名客户已经在使用AWS技术。AWS峰会的一项公告强调了一级方程式集团的一项决定，即将SageMaker用于比赛策略，数据跟踪和数字广播。

此前已将AWS机器学习工具集成到Statcast技术中进行球员追踪的职业棒球大联盟宣布，该公司将成为其官方机器学习提供商。

伍德说：“ SageMaker现在发展势头强劲。所有这些团体都在使用这些数据，这些数据只是从这些比赛或游戏中流出的。它们既可以用于视频，也可以用于汽车的遥测，也可以用于播放器的遥测，并且通过SageMaker进行宣传，以为观众带来更吸引人的体验。”

在接下来的三个月中，还将举行另外八次AWS全球峰会，并且该公司迄今仍不愿意宣布其扩展的机器学习平台的新增强功能。伍德说：“眼前有很多机会。” “我非常强烈的责任是能够不断改进该堆栈，并不断为更多开发人员带来新功能。”

如果这些新功能具有多种口味，甚至包括香草，也不要感到惊讶。