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AWS副總裁:從實際需求出發推進人工智能的便捷應用
文章來源 : 中國工業新聞網 發布時間 :2019年09月06日 17:31分享到:
  “AWS不發布所謂的產品路線圖,而是通過傾聽客戶的反饋來進行擴展。AWS始終以實際需求為關注點,讓客戶能夠更便捷地進行AI應用。”在2019世界人工智能大會上,AWS副總裁Swami Sirasubramanian在接受記者采訪時表示。
  AI的落地離不開云計算的支撐
  在人類科技史上,AI并不是一個新的概念,但近年來隨著技術的新突破,迎來了跨越式進展。而云計算正是推動AI在企業中落地的重要力量之一。Swami表示,借助AWS的平臺,企業可以更便捷獲得AI技術以及所需的底層支撐。
  “AI和機器學習就如同蛋糕上的奶油,需要有東西來作為底座支撐它,這包括了大數據、存儲、計算等資源。在很多初創公司和大企業中,他們要花費50%以上的時間來做數據處理和數據挖掘的工作。利用AWS提供的存儲、計算、大數據等工具,數據建模的工作將變得更加容易,讓更多公司愿意采納機器學習。”
  例如,一家自動駕駛初創公司要想建立一個機器學習模型,需要分析各種路障以及各種道路標識,然后對所有標識進行分類,并做標注,這要花費大量的時間和人力成本。有了AWS的工具就可以更快速地整合這些數據,并把數據準備和數據標注費用降低70%。
  Swami還以一家制藥公司為例,該公司過去要花費超過兩個月來建立一個機器學習模型,用AWS的工具之后,現在只要花不到4個小時。
  除了技術上的支撐,AWS也為企業提供免費的AI和機器學習培訓。“我們觀察到不同細分行業都存在的共同痛點,即缺乏把AI技術進行主流化的技巧。因此AWS不僅專注AI,我們也專注于為細分行業提供AI和機器學習的教育培訓,并提供相關認證。”
  去年,AWS還在上海成立了人工智能研究院,開展機器學習和深度學習的基礎研究,更好地服務于中國客戶。在本次大會上,AWS上海人工智能研究院發布了圖神經網絡框架(Deep Graph Library),它將幫助開發者構建深度學習模型,以快速、可擴展的方式理解數據中的圖結構,從而讓機器學習更好地應用到制藥公司的新藥開發、社交媒體的圖像資料分析等領域。
  正在“文藝復興”的AI走向各行各業
  雖然AI整體還處于發展早期,但是在各行各業的應用推廣非常迅速,Swami認為,AI現如今正在經歷一場“文藝復興”,技術、算法和應用都在快速變革。目前,AWS的AI客戶已經遍及金融、自動駕駛、醫療、時尚、媒體等行業。
  Momenta是一家自動駕駛公司,使用AWS的平臺來進行數據收集、數據標注,以及分布式的機器學習訓練;
  觸寶科技作為一家2008年創立、2018年在紐交所上市的AI公司,從創始初期就選擇使用AWS云服務拓展其海外市場。迄今,其業務遍及全球240多個國家,產品月均活躍用戶達 2.52 億;
  AI在線教育機構流利說基于AWS的人工智能服務和大數據基礎架構進行AI建模,所打造的AI英語老師已累計服務1億注冊用戶;
  領星醫學作為腫瘤精準醫療服務平臺,利用AWS的NLP、GPU計算和AI服務等為患者和醫生提供個體化精準醫療的臨床解決方案,幫助生物信息分析專家在云上快速構建大規模基因組學應用,對基因數據進行更為深入的醫學價值挖掘;
  弘衍信息利用AWS服務打造了基于人工智能引擎推送的閱讀評價平臺,為不同年齡段的孩子提供合適的閱讀內容,激發學生閱讀的興趣,正確引導學生進行閱讀。
  Swami總結,企業借助AWS工具能夠很快地搭建應用和服務,尤其是幫助初創公司采納機器學習,迅速把產品覆蓋到全球,并且只需要很少的人力來進行管理和維護。
  結語
  人工智能, 聽起來總給人一種深奧神秘的感覺。而AWS揭開了AI的神秘面紗,為用戶提供了多層面、多維度的人工智能和機器學習服務,讓每一位IT工程師、機器學習科學家、應用開發者都能便捷地開發AI服務。
編輯 : 周寶冰
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