趣味科技|AWS副总裁Swami：现在是人工智能和机器学习的黄金时代 “在人工智能领域

“在人工智能领域，机器学习是一个非常有意思的话题。包括亚马逊CEO杰夫·贝索斯在内，很多人都会经常谈论它。 ”谈起人工智能与机器学习，已经在亚马逊云服务(AWS)工作了15年的AWS副总裁SwamiSivasubramanian（以下简称Swami）这样向趣味科技表示， “对于整个世界来说，我们正在开启一个人工智能和机器学习的黄金时代。在未来很长一段时间，我们都会看到机器学习带来的众多创新。 ”

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AmazonSageMaker机器学习服务的诞生
随着近年来人工智能技术的飞速发展，越来越多的人工智能应用也开始在自动驾驶、欺诈检测、呼叫中心、生产制造、语音转录和机器人技术等各个领域，以及金融、零售、医疗等各行各业百花齐放，带领人类加速迈进一个前所未有的智能时代。但是与此同时，人们也发现人工智能算法需要大量的计算和数据资源。幸运的是，同一时间云计算的发展与普及，让普通开发者也可以从云端获得充沛的计算和数据存储资源，从而大力推动了人工智能应用的开发。
不过，即使在云计算技术的帮助下，要为人工智能应用开发机器学习算法和构建模型，仍然是一项门槛非常高的工作。在很长一段时间里，只有那些比较高端的研究实验室，以及拥有硕士甚至博士学位的机器学习领域专业人士，才有可能从事相关工作。
这种尴尬的局面，使得Swami诞生了一个想法：AWS能不能将机器学习加以简化？这样就可以大幅降低人工智能与机器学习开发的门槛，并帮助开发者极大地简化工作流程，让更多的人们从机器学习中获益。
在用四个星期的假期中深入研究了各种深度学习算法和机器学习框架后， Swami撰写了一篇名为《AWS应如何实现人工智能和机器学习》的论文，其学术价值和商业意义获得了AWS内部人员的高度关注。于是Swami被授权带队将人工智能和机器学习构建为云服务产品，打造机器学习服务的基础架构、平台及服务。如今在全球开发者中大受欢迎的AmazonSageMaker机器学习服务，正是在这样的背景之下应运而生。

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AmazonSageMaker带来的变革
【趣味科技|AWS副总裁Swami：现在是人工智能和机器学习的黄金时代】在AmazonSageMaker诞生之前，机器学习模型的开发是一件非常繁琐和冗长的过程。从模型的开发、训练到调优、部署，往往需要耗费好几个月的漫长时间。
然而AmazonSageMaker的出现，提供了在不断更新和完善的创新功能，极大地提升了开发者的生产力与工作效率，降低了应用机器学习的门槛。譬如在AmazonSageMaker的帮助下，财务软件公司Intuit将机器学习的部署时间从过去的6个月缩短到了1周；金融初创公司Coinbase则将机器学习模型的训练时间从过去的20小时缩短到了10分钟。就连对机器学习完全没有知识储备，也完全没有丝毫机器学习行业经验的企业，也可以通过AWS的AmazonSageMaker来为客户提供服务。
与此同时， AmazonSageMaker还帮助用户大幅降低了构建机器学习系统的总拥有成本（TotalCostofOwnership ，简称TCO）。有数据统计，采用AmazonSageMaker之后可使系统总拥有成本降低54% ，让用户能够更好地聚焦于自身业务。
“打个比方， SageMaker对整个机器学习生态系统带来的变革，就像是AWS云计算对整个IT行业带来的变革。所有机器学习系统建构方面的苦活、累活，包括架构、训练、调优、部署等，都可以交给SageMaker一站式完成，这样开发者和数据科学家们就可以把所有精力都投入到解决业务问题方面，帮助客户更快实现价值。 ”Swami说道。