“绝大多数业务人员并没有把机器学习的业务能力真正用起来 ， 因为缺少相应赋能的工具 。 ”亚马逊云科技大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示 。
机器学习服务Amazon SageMaker是亚马逊云科技增长速度最快的服务之一 ， 目前已经服务了全球数万客户 。 而且Amazon SageMaker成长速度惊人 ， 仅在过去一年就推出 60 多项新的特性和功能 。 秉着“如何将机器学习的能力交到更多人手中”的初衷 ， 今年亚马逊云科技在降低AI技术门槛方面动作频繁 。
一方面 ， 亚马逊云科技开始让一行机器学习代码都不懂的业务人员用上机器学习 。
全新的零代码机器学习服务Amazon SageMaker Canvas无需任何编程 ， 通过简单的点击 ， 就能完成机器学习工作流 。 用户还可以将模型导出到 Amazon SageMaker Studio ， 与数据科学家共享 ， 进一步验证和完善模型 。
此前 ， 业务人员要做数据分析需要向IT部门提需求 ， 现在借助机器学习工具可以自助式完成 。 Amazon QuickSight Q是一项机器学习驱动的商业智能服务 ， 支持用户用自然语言提出问题 ，几秒钟之内就能以可视化图表的方式提供答案 。
另一方面 ， 对于习惯用SQL语言的数据科学家 ， 不用学Python也能用好机器学习 。
“我们把机器学习的能力内置到了众多数据库、数据仓库服务中 ， 比如我们发布了Aurora ML、Neptune ML、Redshift ML、Athena ML ， 数据分析师可以使用简单的SQL语句通过机器学习进行分析 ， 无需构建或者训练机器学习模型 。 ” 亚马逊云科技大中华区机器学习产品高级经理张洋表示 。
此外 ， 亚马逊云科技还将通过DeepRacer冠军杯赛、培训与认证、机器学习大学、机器学习纳米学位等项目 ， 计划到 2025 年全球培训 2900 万人掌握机器学习能力 。
千方百计降低门槛 ， 让更多人用云计算进行业务创新 ， 是亚马逊云科技创新的主线 。
无论是开发人员、运维人员、数据科学家、行业用户 ， 还是即将进入云计算行业的初学者 ， 亚马逊云科技都有不断推出新的服务和功能 ， 降低他们的使用门槛 。 这些努力都通向亚马逊云科技眼中的未来：云无处不在 ， AI人人可用 。
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本文为「智能进化论」原创作品 。
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