AWS-机器学习服务Amazon-SageMaker发力中国-亚马逊云服务 (aws机器怎么连阿里云数据库)

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亚马逊云服务(AWS)机器学习服务Amazon SageMaker发力中国

2020-09-18 10:06:392020年9月17日讯,记者从亚马逊云服务(AWS)获悉,今年4月于由光环新网运营的AWS中国(北京)区域及由西云数据运营的AWS中国(宁夏)区域落地的机器学习服务Amazon SageMaker,在短短不到半年的时间内发展迅速,已经被德勤、中科创达、东软、中科云谷、伊克罗德、行者AI、德比软件等多家AWS合作伙伴和客户采用。AWS解决方案团队正在推出更多的基于SageMaker的机器学习技术解决方案,如数字资产盘活机器人等。

2020年9月17日讯,记者从亚马逊云服务(AWS)获悉,今年4月于由光环新网运营的AWS中国(北京)区域及由西云数据运营的AWS中国(宁夏)区域落地的机器学习服务Amazon SageMaker,在短短不到半年的时间内发展迅速,已经被德勤、中科创达、东软、中科云谷、伊克罗德、行者AI、德比软件等多家AWS合作伙伴和客户采用。AWS解决方案团队正在推出更多的基于SageMaker的机器学习技术解决方案,如数字资产盘活机器人等。AWS合作伙伴团队也正与更多AWS合作伙伴开展紧密的合作,促进更多相关解决方案的开发和更多行业应用场景的落地,加快中国客户应用机器学习技术的步伐,实现业务创新。

Amazon SageMaker在中国受青睐

Amazon SageMaker机器学习服务之所以如此受欢迎,是因为它极大地降低了机器学习的门槛,通过全托管的机器学习服务,消除了计算基础设施、机器学习框架、模型构建、训练及部署、工作流程等方面的复杂性,开发者只需要专注数据和业务逻辑,不断优化算法,即可实现业务价值。

SageMaker机器学习服务可以极大地提升算法工程师和数据科学家的效率。其中,为机器学习开发者服务的IDE全集成开发环境Amazon SageMaker Studio目前只在全球6个区域落地,其中中国就占了两个区域。

德比软件(上海)有限公司是一家服务于酒店行业的技术公司,服务对象包含全球十大酒店集团、国内外知名酒店集团和单体酒店、全球知名的在线旅行社(OTA)及垂直搜索渠道、社交平台和电商平台等。最近,在AWS机器学习解决方案实验室(AWS ML Solutions Lab)及机器学习产品专家团队的帮助下,德比软件在SageMaker上,构建了全新的酒店库存智能缓存系统。这一系统通过分析德比软件实时产品查询入口产生的数据,以及多年的历史订单数据,建立了更为准确的算法模型,将酒店库存预测的准确率提高了超过20%,预计将为德比软件在酒店行业的客户带来数亿美金的额外订单收入。

行者AI是成都潜在旗下专注游戏AI应用的业务,他们利用SageMaker开发了游戏智能内容过滤服务,对不恰当内容的识别率超过96%,大大高于同类产品的水平,上线短短三个月内,已经获得了几十家游戏客户青睐,服务于三国群英传、多多自走棋等多种游戏。借助AWS云服务,行者AI的上线时间比计划缩短了6个月,运营效率提升76%,运营成本节省45%。

AWS合作伙伴中科创达通过把他们的视觉检测系统部署在SageMaker上,让产品质量检验过程变得更加简单高效。基于SageMaker部署的ADC 系统,帮助制造企业减少75%的工作量,产能提升35倍。相比人工检测,漏检率下降3%,准确率提升至99%。东软NetEye将其安全网关产品预置算法迁移到了SageMaker上,完全不需要投入昂贵的计算硬件,就可以高效完成算法构建和模型训练。

加速解决方案落地,助力中国客户应用机器学习

为了帮助客户更方便地应用机器学习技术,AWS利用全球领先的云技术和服务为客户打造了定制化机器学习技术解决方案。数字资产盘活机器人是最新部署到AWS中国区域的行业技术解决方案。它将机器学习应用于业务场景,客户只要将图片、PDF文档、视频等非结构化数据上传到AWS云上,利用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)的海量存储,以及SageMaker的Spot训练(价格通常只有按需实例资源的1/10),以低成本、批处理的方式标记数字资产。机器人将识别出来的信息安全地存储在客户私有的Amazon S3存储桶中。该解决方案是一个开源框架,使用者可以创建自己的模型或机器人,进一步完整这一框架。目前,这一方案已经在银行、证券、保险领域率先得到客户应用。

降低机器学习技术的学习门槛

AI技术日益成为广大开发者关注的热点,掌握AI技术意味着拿到通向高阶职场的入场券。但是AI技术往往也比较高冷,强化学习尤为前沿。为了方便大量的开发者动手尝试机器学习,AWS于2018年推出了由强化学习驱动的、1/18 比例的自动驾驶赛车AWS DeepRacer,并于2019年举办覆盖全球的AWS DeepRacer League赛车联盟自动驾驶大赛,同时推出基于云平台的 AWS DeepRacer 3D 赛车模拟器。参赛者可以在AWS上,利用SageMaker在线构建赛车的强化学习模型,将它部署到AWS DeepRacer或者AWS DeepRacer 3D 赛车模拟器,与其它开发者进行自动驾驶比赛,从而在游戏竞技中掌握机器学习。

2020年9月1日,AWS将受到全球众多开发者喜爱的赛车联盟(AWS DeepRacer League)线上竞赛第一次引入中国。该项赛事将持续到9月30日。参赛者在线上完成“计时赛”和“正面挑战赛”,成绩优秀的选手有机会参加今年晚些时候举办的AWS DeepRacer全球冠军杯赛,并获取现金奖励。

AWS希望通过此举,让科技以人为本,让技术融入生活,让AI充满乐趣,从而激发广泛参与,促进AI技术在中国的普及应用和发展。


想把日记写到kindle里看。记事本太麻烦了,排版也不对。有什么合适的写作软件吗?

Wordkindle特别适合看小说 看英文版本的书籍,体验超级给力 ,对眼睛的伤害可以说很低,看久了也不疲劳, 待机也不错手感也很棒,个人推荐KPW3,日版才600多,问日版国内能不能用,回答是肯定的。 亚马逊资源也是很丰富的,但是kindle对PDF的书籍支持的很不好。 kindle原系统支持azw、pdf、mobi、prc、txt格式。 其中mobi、azw和prc格式支持最为优秀。 PDF如果是扫描版的,因为不是为6寸量身定做的,所以,显示会不太清晰,或者由于本身扫描效果就不太好,所以会不太清晰。 如果是字太小,原系统可以考虑局部放大,多看系统下可以用智能切边功能。 txt格式支持不是太好,有可能会出现乱码或者翻页有问题。 把txt格式编码另存为UTF-8的编码的效果会好点(在电脑中打开一个txt文件,点击文件→另存为→编码选择UTF-8→保存),但是建议最好是转换成mobi。

大数据云计算好不好学习?

大数据云计算只是一个相对抽象的概念。 基于这个概念下有上游的服务型产业和下游的需求型产业。 服务型产业也就是阿里云这类提供大数据和云计算的公司,这也并没有云计算大数据的专职岗位,如今社会尤其像云计算这么大规模的服务型应用,都是大型团队协作开发,并不是说你学了云计算和大数据就能搞定这一切,在这样的团队中,技术类型最顶端的最核心的也就是云计算架构师,成为云计算架构师,首先你得是一名架构师,然后有丰富工作经验后学习云计算架构方案,这块可以了解亚马逊的AWS认证,能考过这个认证基本就能具备云计算架构师的资格。 当然在这之前计算机核心原理,网络工程、主流编程语言、数据存储、Linux、云安全技术等都是你成为云计算架构师的基础知识储备。 所以能熬到云计算架构师的不是锃光瓦亮的关头也是万中挑一的武学奇才。

下一代SD-WAN解决方案是怎样的?

随着云和多云采用率的上升,视频会议和办公生产力解决方案等终端用户应用程序越来越多地作为云服务交付。 传统广域网架构有严重的局限性,尤其是当组织迁移到云时。

第一代 SD-WAN 下降在改变分支机构广域网基础设施和服务的经济性方面明显不足。 企业现在需要一个自主的 SD-WAN 解决方案,以消除手动操作任务的需要。 企业还需要一个云交付模型来实现安全和其他分支机构服务,以获得云规模的经济效益。

下一代SD-WAN解决方案:

应用定义- 提供应用层可见性,使网络团队能够创建基于应用的策略并为所有应用交付 SLA,从而改善最终用户体验。

自治- 使用机器学习和数据科学自动操作和避免问题,消除多达 99% 的 WAN 和应用程序访问故障单。

云交付- 支持从云交付所有分支机构服务,包括网络和安全性,简化 WAN 管理,并使分支机构能够在几分钟而不是几个月内推出。

SD-WAN 与业界最全面的安全访问服务边缘 (SASE) 平台 Prisma Access 无缝集成。 客户可以保护分支机构内和分支机构间的流量以及从分支机构到托管在公共或私有云中的任何应用程序的流量。

机器学习服务Amazon

组织正在寻求下一代 SD-WAN 解决方案来帮助他们进行数字化和网络转型,其中包括分支机构 IT 服务交付的云交付模型,以增加敏捷性和灵活性。

SD-WAN 方法能够将安全性、UCaaS、可见性和监控作为云服务提供,从而降低运营成本。 使用网络分析和 AI/ML 提供自主功能是企业希望实现的另一个领域增强功能,以便他们可以最大限度地减少手动故障排除和修复。

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