AWS吸引了数以万计的客户使用机器学习服务

至顶网CIO与应用频道 04月24日 北京消息：日前，Amazon.com公司（纳斯达克股票代码：AMZN）旗下企业Amazon Web Services（AWS）宣布，数以万计的客户正在使用AWS机器学习服务，活跃用户数量比去年增长250％以上。这主要得益于AWS re:Invent 2017以来Amazon SageMaker被广泛采用。Amazon SageMaker是一种全托管服务，可消除机器学习过程中每一步的繁重工作、复杂性和猜测，帮助日常开发人员和科学家们更为广泛地使用机器学习。与其他供应商相比，AWS在机器学习领域拥有更多的用户，这很大程度上得益于AWS能够提供无可匹敌的服务组合，实现全堆栈的机器学习体验。通过AWS机器学习服务，客户可采用：AWS P2和P3 GPU实例，嵌入所有主要框架的深度学习Amazon Machine Images（AMI），Amazon SageMaker，帮助数以万计客户获得机器学习经验的设备AWS DeepLens，以及Amazon Rekognition、Amazon Polly、Amazon Lex和Amazon Comprehend等堆栈顶层的服务，打造各种各样的智能化应用程序和解决方案。

当天，AWS还宣布正式推出两款新的机器学习服务——Amazon Transcribe and Amazon Translate，它们都是AWS机器学习产品组合的一部分。Amazon Transcribe可将音频文件转换为语法正确的文本文件，并可对音频数据进行分析、索引和搜索。Amazon Translate是一项由深度学习技术驱动的机器翻译服务，可在实时和批量场景下提供自然的有声语言翻译。这些服务进一步扩展了AWS平台的语言能力，之前已经具备的服务包括：用于构建对话界面的Amazon Lex，用于将文本转换为语音的Amazon Polly，以及用于处理自然语言、理解文本含义和上下文关系的Amazon Comprehend。

“很多公司都在谈机器学习和人工智能的发展潜力，思考如何将这些技术整合到自己的应用程序。但实际上，除了少数拥有专业人员和数据科学家的企业机构之外，机器学习仍然遥不可及”，AWS机器学习副总裁Swami Sivasubramanian说道。“AWS通过推出Amazon SageMaker改变了这一现状。通过消除开发、训练和部署模型的繁重工作，Amazon SageMaker让普通开发者也能够使用机器学习。”

机器学习，这种机器学习遍布堆栈的每一层。那些超级自在的人使用自己喜欢的框架和我们的高性能P3实例进行机器学习，一些普通开发者使用Amazon SageMaker将机器学习首次融入到自己应用程序，再有一些开发者通过使用AWS人工智能服务进行语音、文本、视频、翻译、面部识别和音频听录，创造新的客户体验。

Articulate、国泰航空、Cerner、Cookpad、Cox Automotive、DailyLook、DigitalGlobe、道琼斯、Echo360、Edmunds.com、Enetpulse、Expedia.com、FamilySearch、FICO、通用医疗、Genesys、Grammarly、Intuit、KloudGin、Lau Brothers、Limbik、Lionbridge、NFL、One Hour Translation 、Polotico.eu、POPSUGAR、PubNub、Realtor.com、RedAwning.com、Shutterfly、TINT、Tinder、VidMob、VMWare和ZipRecruiter只是数以万计使用AWS机器学习技术来重新构想客户体验并在其业务中进行创新的一些客户案例。

通过在硬件、软件和生物技术层面管理数据和分析，通用医疗(GE Healthcare)为供应商和患者提供更好的服务，进而变革医疗保健行业。通用医疗人工智能工程主管Sharath Pasupunuti表示：“Amazon SageMaker让通用医疗使用强大的人工智能工具和服务，以推动改善患者护理工作。亚马逊SageMaker的可扩展性及其与本地AWS服务集成的能力，为我们带来了巨大的价值。令我们感觉兴奋的是，通用医疗云和Amazon SageMaker之间的持续合作将为我们的医疗供应商合作伙伴带来更高的收益，并为患者提供更好的护理服务。”

作为早期的AWS企业客户，Intuit是一家金融技术公司，致力于通过其全球产品和平台生态系统，推动全球消费者、小型企业和自由职业者的繁荣发展。 “通过在我们的整体人工智能和机器学习战略中引入AWS机器学习和人工智能工作负载，我们可以让我们的旗舰产品（如QuickBooks，Mint和TurboTax）更快地让最终用户受益，”Intuit执行副总裁兼首席技术官H. Tayloe Stansbury说道。“Intuit在十多年前开始了人工智能之旅。目前，在这个领域我们拥有150多项专利，并有40个系统投入使用，我们为此感到自豪，并期待着持续创新以满足客户的需求。”

Edmunds.com是一家汽车购物网站，为客户提供并持续进行更新有关车辆的详细信息，每月访问量达到2000万人次。 “我们有一项战略举措是让我们所有的工程师掌握机器学习，Amazon SageMaker是帮助我们实现这一目标的关键，它使得工程师能够更轻松地大规模构建、训练和部署机器学习模型和算法。我们很高兴能够看到在整个企业内使用Amazon SageMaker为客户研发创新性的解决方案”，Edmunds.com首席信息官Stephen Felisan表示。

旗下包括Realtor.com、Doorsteps和Moving.com的Move, Inc.公司通过一系列网站和移动体验，为客户和房地产专业人士提供房地产信息、工具和专业知识。Move, Inc.公司首席数据官兼高级副总裁Vineet Singh表示：“我们认为，在帮助客户房产交易的过程中，Amazon SageMaker是对realtor.com工具集的一个变革性的补充。过去，机器学习工作流程比如训练和优化模型需要花费很长时间，现在这个流程可以更高效的被更广泛的开发者完成，使得我们的数据科学家和分析师可以专注于为客户打造最丰富的体验。”

道琼斯是一家新闻媒体出版和财经资讯提供商，通过各种媒介发布全球最值得信赖的商业新闻和财经信息。它提供突发新闻、独家见解、专家评论和个人理财策略。道琼斯集团首席产品和技术官Ramin Beheshti表示：“随着道琼斯持续专注地将机器学习技术融入我们的产品和服务的过程中，AWS一直都是一个不错的选择。在我们最近的Machine Learning Hackathon项目中，AWS团队为项目参与者提供了有关Amazon SageMaker和Amazon Rekognition的培训，并为所有团队提供日常支持。所以，我们的团队碰撞出了很多非常好的有关机器学习的想法，并且大部分都会在AWS上运行。这个项目最终取得了巨大的成功，这也是一个非常好的范例。”

每天，Grammarly算法通过在不同设备的多个平台上提供写作帮助，帮助数百万人更有效地进行交流。通过整合自然语言处理和先进的机器学习技术，Grammarly处理关键的沟通和业务挑战。“Amazon SageMaker使我们能够在分布式训练环境中开发TensorFlow模型， 我们还与Amazon EMR结合进行预处理，这样我们可以从Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）获取数据，通过Amazon EMR和Jupyter notebook 的Spark进行过滤，然后使用同一台笔记本上的Amazon SageMaker中进行训练。Amazon SageMaker也能够灵活适配不同的生产需求。我们可以在Amazon SageMaker上面运行推论，或者如果我们需要这个模型，可以从Amazon S3下载，并在移动设备上为iOS和Android客户运行推论”，Grammarly技术主管Stanislav Levental说道。

Cookpad是日本最大的食谱分享服务平台，每个月在日本有6000万用户，在全球约有9000万用户。“随着用户对简化Cookpad食谱服务需求增加，我们的数据科学家将构建更多的机器学习模型，以优化用户体验”，Cookpad研究工程师Yoichiro Someya先生说道。“为实现最佳性能，我们尽力减少培训工作迭代的次数，我们意识到，在部署机器学习推理端点方面会面临重大挑战，这也是拖慢我们开发进度的原因。为了实现机器学习模型部署的自动化，帮助数据科学家自行部署模型，我们使用Amazon SageMaker推理API，证明了有Amazon SageMaker将不再需要应用工程师来部署机器学习模型。我们预计，在生产过程中使用Amazon SageMaker，这一过程将实现自动化。”

Echo360提供领先的视频平台技术，可帮助教师和学生录制、流式传输、管理和共享互动视频，以提高学生在课前、课中和课后的参与度。Echo360首席执行官Fred Singer表示：“Echo360平台促进了积极主动的以视频为基础的学习方式来服务当今学生。Amazon Transcribe让我们感到兴奋，因为它可以为我们大学的合作伙伴提供每一段视频准确的文字转录，可以提供更强大的搜索功能，降低获取教育视频字幕的成本，提高记录功能，让学习资源变得更有价值，且更便于学生获取。”

PubNub是领先的用于构建聊天、设备控制和实时映射应用的实时API供应商。 “在PubNub，我们发现聊天和协作已成为我们全球客户群中的一个主要用例，其中多语言用户体验的需求不断增长，”PubNub的产品管理总监David Hegarty说。“我们非常高兴能把亚马逊的创新能力转化成PubNub ChatEngine™，一个为聊天和无服务器部署的完整框架。通过整合Amazon Polly（文字转语音）和Amazon Lex（聊天机器人）等其他人工智能产品，可提升聊天应用程序的智能化程度，最终帮助我们的客户通过高性能和本地化的聊天功能在全球更便捷地拓展业务。”

One Hour Translation是全球最大的在线翻译机构之一，为全球数以千计的商业客户提供24/7/365的专业翻译服务。 “使用我们的服务和技术，全球化企业可以快速进行大量内容的本地化，同时保持应有的高质量”，One Hour Translation首席执行官Ofer Shoshan表示。“在我们竞标iHerb服务的一个翻译项目中，我们很高兴看到Amazon Translate带来的初步成果。在这个项目中，翻译时间缩短了67％，同时保持了我们以往的高质量标准。通过在神经机器翻译的基础上进行后期人工校译，我们大幅降低了大型翻译项目的成本，同时提高了翻译速度。”

FICO的客户通信服务（CCS）团队帮助世界各地的银行、电信和公用事业部门使用分析驱动的智能自动化渠道，有效地与客户建立联系。“通过使用Amazon Polly的文本转语音服务，我们现在可以在几秒钟内创建和编辑语音响应，这项创新使我们能够更敏捷，更快速地回应客户的需求。我们现在能够快速地为我们的交互式语音响应系统和语音通知产品快速生成语音记录，这对于在不断变化和高度监管的市场中运营的客户企业来说非常重要。另外，我们可以通过数十种语言完成这种转换，从而帮助我们进入新市场，并简化录制现场内容的繁琐工作，并降低成本”，FICO CCS副总裁Simon Woollett介绍说。

Articulate是屡获殊荣的Articulate 360的创造者，订阅内容包括应用程序Storyline 360和Rise，它们适用于所有设备，并可轻松创建出精美、引人入胜的电子学习体验。 “我们的目标是让在线习课程开发的各个方面变得更简单、快速、便宜，”Articulate资深工程副总裁Mike Olivieri说道。 “凭借Amazon Polly提供的文字转语音功能，Articulate Storyline 360用户可以非常快速地为他们的电子学习课程生成旁白。Amazon Polly在本地化Articulate Storyline 360课程的过程中，让语言和语音的转换变得非常便捷，并且确保每个单词按照正确的方式发音。”

POLITICO是一家全球性的新闻和信息公司，旗下拥有全球阵容最强且数量快速增长的新闻记者团，致力于报道全球政治和政策方面的新闻。“当今的读者以各种方式——在线、平媒和语音获取内容”， POLITICO欧洲地区首席产品官Johannes Boege说道。 “在POLITICO，我们专注于服务世界各地的读者。通过将Amazon Polly插件快速集成到AWS和WP Engine的WordPress，我们能够通过更多的渠道提供内容，从而扩大读者群体，并为我们的新闻提供更好的访问体验。”

迄今为止，已经进行了200亿次配对的Tinder是世界上最受欢迎的结交新朋友的应用程序。“在每个Tinder swipe背后，是一个每分钟处理数成千上万次请求，每天处理数以亿计swipe的系统，这些请求和swipes来自全球190多个国家”，Tinder首席执行官Elie Seidman说道。“Amazon SageMaker简化了机器学习，帮助我们的开发团队建立预测模型，从而创建前所未有的新的连接。”

POPSUGAR Inc.是一家全球性媒体和技术公司，为全球4亿多的用户提供跨平台的内容服务。 2017年，POPSUGAR全球平均每月的内容浏览量达到31亿次。为了摆脱手动标记照片的麻烦，这家公司开始利用机器学习自动化技术降低成本。“我们使用Amazon Rekognition来识别我们庞大的数字资源库中的名人”，POPSUGAR的高级IT主管Bjorn Pave说道。 “Amazon Rekognition使我们无需再手动标记数千张照片，并为我们不断增长的资料库提供必要的自动化功能。”

KloudGin提供基于AI的智能现场服务、资产和库存管理解决方案，该解决方案运行在AWS上。通过一个应用程序，KloudGin可以通过任何设备实时连接客户、工作人员、后勤部门、合作伙伴和设备。“通过将Amazon Lex接入KloudGin的云平台，我们能够解决困扰企业客户的一个主要问题（用户采纳）。 Amazon Lex帮助我们的客户用他们自然的声音与KloudGin互动，类似于在现实世界的对话中提问或采取行动”，KloudGin创始人兼首席执行官Vikram Takru表示。

RedAwning.com是全球最大的在线度假房屋租赁平台。“RedAwning每月为数以万计的客人提供度假房屋租赁服务，Amazon Connect 和Amazon Lex帮助我们更快速，更高效地为RedAwning和我们的客人提供服务。” RedAwning.com创始人兼首席执行官Tim Choate说道。“有了Amazon Connect，我们的功能是原来的10倍，但成本却只有原来的十分之一，并且我们不再需要支付昂贵的代理许可证费用，也不再需要进行电话管理的复杂工作。使用Amazon Lex，我们构建了虚拟助理'Scarlett’ ，并将其与Amazon Connect集成。这个虚拟助手采用了Amazon Lex的文本转语音以及自动语音识别功能。我们还使用AWS Lambda作为后台数据库集成，以便通过电话号码将客户与其预订进行快速匹配，在无需任何人为干预的情况下，快速完整地解决呼叫中心最频繁的问询。这一点尤其重要，因为我们正在迅速扩大我们的客户群。”

TINT帮助B2C营销人员在其营销过程中发现、策划并展示来自社交媒体的最有效的客户生成内容。“我们专注于为依赖我们的品牌提供最佳的营销内容”，TINT首席技术官Ryo Chiba说道。“通过使用Amazon Comprehend，我们能够显著提高平台内容分析的质量和准确度，为最具影响力的营销活动确定准确的内容。Amazon Comprehend使我们能够专注于我们的核心产品，而无需操心构建机器学习模型相关的繁琐工作。”

FamilySearch是世界上最大的宗谱组织，致力于建立跨世代的家庭联系，相信了解我们的祖先可以帮助我们更好地了解自己。“FamilySearch利用Amazon Rekognition开发‘Compare-a-face’技术，帮助网站用户通过家族照片找到他们最相似的祖先，利用Amazon Rekognition帮助大家以新的方式与先辈建立联系。我们期待在未来使用Amazon Rekognition技术，提供其他的脸部配对体验。” FamilySearch首席技术官兼首席架构师Tom Creighton介绍说。

Limbik是第一个专注短视频的数据工作室。通过大规模注释和分析视频的上下文、视觉和听觉属性，将每个属性与实际观看行为相关联，Limbik精确揭示了引起关注的触发因素。利用人工智能，Limbik开发了一整套技术支持流程，通过属性的执行和分析解释原因，可以预测哪些内容会成功，“Amazon Rekognition是Limbik Annotate的一个重要方面。我们的视频分析栈Limbik Annotate利用机器学习和人工分析来识别短视频内容中的关键属性，”Limbik首席执行官兼联合创始人Zach Schwitzky说。“在评估了多个第三方的视频注释服务后，Amazon Rekognition是最精确、高效的，能够作为一个更广泛的视频分析过程的一部分而无缝集成。”

VidMob是一个可将营销人员与全球的专家编辑、动画制作人员和动画设计人员连接起来的技术平台。 “Amazon Comprehend和Amazon Transcribe服务可允许VidMob将高质量的机器学习文本分析能力整合到我们的Agile Creative Suite当中，使我们能够以前所未有的方式帮助品牌客户了解内容性能，” VidMob创始人兼首席执行官Alex Collmer说道。 “我们能够从视频内容中转录文本，并使用Comprehend快速分析文本，使我们能够为我们的社区创造者和客户提供可执行的建议，从而为他们在市场上提供战略优势。”

Enetpulse是为全球最大的游戏和媒体品牌提供运动数据解决方案的供应商。该公司提供运动数据产品，包括运动数据服务或API服务，以及运动数据解决方案，如实时比分和结果数据。“我们向全球150多家媒体公司提供30多种体育运动相关的数据，”Enetpulse首席技术官MadsMøllegaard表示。“我们翻译了超过100万个与各种运动有关的物品。尽管我们有专业翻译人员，但人工翻译既费时又难以扩大规模。Amazon Translate为我们提供高质量的机器翻译，并且后期需要的校译工作很少。这有助于提高我们专业翻译的效率，从而降低成本和周转时间。”