亚马逊云科技积极开发新功能，re:Invent引领云计算发展

为了让各行各业从机器学习中受益，亚马逊云科技推出了Amazon SageMaker。作为旗舰级的机器学习托管服务，Amazon SageMaker可以帮助开发者、数据科学家和业务分析师轻松快速地准备数据，并大规模地构建、训练、部署高质量机器学习模型。过去五年来，亚马逊云科技为该服务增加了超过250项新功能和能力，包括全球首个机器学习集成开发环境（IDE）、模型调试器、模型监视器、模型分析器（Profiler）、AutoML、特征存储、无代码开发能力以及首个专用的持续集成和持续交付（CI/CD）工具，借此让云端和边缘设备上的机器学习更简单、更易于扩展。

Amazon SageMaker助力客户加速业务创新

Amazon SageMaker客户正在释放机器学习的强大力量。每天，各行各业不同规模的客户都在通过Amazon SageMaker实验、创新并部署机器学习模型，但所花费的时间和成本比以往更低。因此，对于机器学习，现在人们关注的已经不再是这项技术的可行性，而是如何在机器学习的帮助下让生产力水平再上新高。

目前，金融服务业的Capital One和Federal National Mortgage Association、医疗健康和生命科学行业的PHILIPS和AstraZeneca、传媒行业的Conde Nast和Thomson Reuters、体育行业的NFL和Formula 1、零售行业的Amazon和Mercado Libre以及工业界的SIEMENS和Bayer，他们都在亚马逊云科技平台上使用机器学习服务加速业务创新。他们与Amazon SageMaker数以万计的其他客户一起，使用该服务管理着数百万个模型，训练那些数十亿参数规模的模型，每月进行数千亿次预测。

迎接机器学习新时代

亚马逊云科技推出的Amazon SageMaker是为了消除机器学习壁垒，让每个人都能受益于这项先进技术。在今天看来，这种成功似乎是一种必然，但在2017年，当时的机器学习依然需要专业技能，通常只能被少数开发者、研究人员、博士或围绕机器学习建立了专门业务的公司所掌握。

2021年，为了进一步推动机器学习的民主化，让更多用户能够接触到机器学习，亚马逊云科技在re:Invent大会上发布了无代码机器学习工具Amazon SageMaker Canvas。

 

今天，客户可以通过一系列工具（面向数据科学家的IDE和面向业务分析师的无代码开发环境），借助Amazon SageMaker进行创新。他们可以访问、标记、处理大量结构化数据（表格化数据）和非结构化数据（照片、视频、音频），借此进行机器学习。在Amazon SageMaker的帮助下，客户可以通过优化的基础设施将训练模型所需时间由数小时缩短至数分钟。最后，客户还可以在自己的组织中全面实施自动化、标准化的机器学习运维（MLOps）实践，以大规模地构建、训练、部署并管理模型。

展望未来，亚马逊云科技将继续积极开发新功能，帮助客户更好地运用机器学习。