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作为全球领先的高分辨率地球图像、数据与分析办事供给商，DigitalGlobe公司天天都须要与无数数据打交道。该公司Maxar技巧首席技巧官兼开创人Walter Scott博士指出，“DigitalGlobe公司致力于资世人们更轻松地找到、拜访并运行存储在AWS云中的100 PB图像库，大年夜而应用深度进修分析卫星图像。我们筹划应用Amazon SageMaker，应用托管的Jupyter标记本对象借助PB级其余地球不雅测图像数据集进行模型练习。这意味着DigitalGlobe的地舆空间大年夜数据平台(简称GBDX)用户只须要按下一?按键，即可创建对应模型，并将其安排到一套可扩大的分布式范围情况傍边。”

【51CTO.com原创稿件】在今天召开的AWS Re: Invent大年夜会上，Amazon Web Services(简称AWS)公司颁布了五项最新机械进修办事以及一款面向开辟者的深度进修型无线视频摄像机。Amazon SageMaker是一项全托管办事，可供开辟者与数据科学家用于快速构建、练习、安排并治理本身的机械进修模型。AWS方面还推出了AWS DeepLens，一款深度进修型无线视频摄像机，其可运行及时Ｆ算机视频模型，大年夜而为开辟者供给与机械进修相干的实践体验。此外，AWS亦颁布了四项新办事，许可开辟者构建相干应用法度榜样以模仿仁攀类认知才能：Amazon Transcribe用于语音到文本转录; Amazon Translate用于不合语种间的文本翻译; Amazon Comprehend用于懂得天然说话; 而Amazon Rekognition Video则是一项新的计算机视频视觉办事，可经由过程批量及及时方法分析视频内容。

AWS DeepLens

Amazon SageMaker与AWS DeepLens，让机械进修飞入“平常开辟者家”

就今朝来看，机械进修的实现流程异常复杂，个中涉及大年夜量实验与缺点身分，且请求履行人员具备专项技能。开辟人员与数据科学家必鼓起首对数据进行可视化、转换与预处理，大年夜而将其转化为可由算法用于进行模型练习的┞俘确格局。即使是最简单的模型也须要消费大年夜量计算资本竽暌闺时光进行练习，老诚业甚至可能须要雇用专门的团队来治来由大年夜量GPU支撑型办事器所建立的练习情况。别的，模型练习的┞符个过程充斥着大年夜量工资介入与猜测性操作(大年夜选择与优化算法，到调剂将影响到模型精确性的数百万条参数)。在此之后，我们还须要应用不合的专业技能调剂应用法度榜样设计与分布式体系对接，大年夜而将练习完成的模型惹人实际应用法度榜样。跟着数据集与变量的增长，客户将不得不反复上述流程，因为模型已经由时、须要进行反复练习，不然将无法容身新的信息实现进修与成长。这一切都须要大年夜量专业常识作为支撑，这必定请求投入大年夜量的计算资本、存储容量以及时光。就今朝来讲，机械进修对于大年夜多半开辟人员仍可谓遥弗成及。

Amazon SageMaker是一项全托管机械进修办事，可以或许有效清除机械进修流程中各阶段所涉及的沉重转换与猜测工作。Amazon SageMaker供给预构建开辟记事本、针对PB级数据集进行优化的多种风行机械进修算法，外加主动化模型调优机制，可以或许有效降低模型构建与练习的难度。Amazon SageMaker还可以或许明显简化并加快练习过程，主动完成基本举措措施的设备与治理工作，并借此练习模型以及运行推理进而完成猜测。AWS DeepLens则大年夜零开端设计，旨在赞助开辟人员经由过程将该物理设备同广泛的教程、示例源代码以及本来熟知的AW办事进行匹配，最终获得构建、练习及安排模型的实践经验。

AWS公司机械进修副总裁Swami Sivasubramanian解释称，“我们最初设定的AWS成长愿景，是欲望任何一位用户都可以或许像世界上范围最大年夜的企业那样获得同样的技巧、对象、范围与成本构造。我们欲望所有开辟人员都朐晚为广泛且成功地应用机械进修对象，而不必受限于其机械进修技巧程度。Amazon SageMaker清除了机械进修流程傍边的诸多灾题与复杂性身分，使得开辟人员可以或许轻松上手模型的构建、练习与安排工作。”

· 应用机能优化型算法轻松构建机械进修模型：Amazon SageMaker是一套全托管机械进修记事本情况，许可开辟人员轻松对其存储在Amazon S3傍边的数据进行摸索与可视化处理，并应用各类风行库、框架及接口对数据进行转换。Amazon SageMaker中包含数十种最风行的深度进修算法(例如k平均值聚类、因式分化、线性回归与主成分分析)，个中AWS优化后的运行速度比标准实现筹划快十倍。开辟人员只须要选择算法并指定其数据源，而后Amazon SageMaker将安装并设备底层驱动法度榜样与框架。Amazon SageMaker还包含有原生TensorFlow与Apache MXNet集成，更多其它构架支撑才能也将陆续惹人。开人员亦可经由过程将框架及算法上传至Amazon EC2容器注册表中容器的方法指定欲望应用的框架与算法。

· 一键式临盆情况模型安排：Amazon SageMaker可承担起实例启动、模型安排以及安然HTTPS端点设置等义务，大年夜而确保具体应用法度榜样获得高数据吞吐量与低延迟猜测，同时在多可用区(简称AZ)内实现各Amazon EC2实例的主动范围伸缩。其还供给A/B测试原生支撑才能。在临盆情况下，Amazon SageMaker可以或许清除机械进修基本举措措施治理层面的沉重义务、履行健康状况检查、应用安然补丁，并完成其它日常保护工作。

· Amazon Comprehend (已正式推出)可容身文档、社交收集帖子、文┞仿或AWS中存储的任何其它文本数据进行天然说话内容懂得。Amazon Comprehend应用深度进修技巧辨认文本中的各实体(例如人物、地点、日期与组织)、文本所应用之说话、文本所表达的情感以及包含概念与形容词——例如美丽、暖和或阳光亮媚等——的关键短语。Amazon Comprehend已经经历了广泛的数据集练习，包含来自Amazon.com的产品描述与客户评论，大年夜而构建起可以或许大年夜文本中提取重要结论的最佳说话模型。其还拥有主题建模功能，可赞助应用法度榜样大年夜文档集中提取常见主题。Amazon Comprehend与AWS Glue相集成，可对存储在Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon RDS、Amazon DynamoDB或者其它风行Amazon 数据源中的文本数据进行端到端分析。

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本文标题：AWS公布一项全新机器学习服务，并面向开发者提供全球首款深度学习摄像机

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