近年來(lái)，隨著人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）技術(shù)的不斷發(fā)展，其對(duì)各行各業(yè)的影響也在不斷加深。根據(jù)Gartner對(duì)2019年的CIO議程調(diào)查，僅在2018年至2019年間，部署人工智能的組織就從4％增長(zhǎng)到了14％。

然而對(duì)于許多企業(yè)來(lái)說(shuō)，作為一種新興技術(shù)，人工智能的門(mén)檻還是太高了。那么有沒(méi)有什么辦法可以降低人工智能的門(mén)檻，讓其可以更快更好地造福人類(lèi)？

回答是肯定的。亞馬遜云服務(wù)AWS旗下的機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，簡(jiǎn)稱(chēng)ML）服務(wù)——Amazon SageMaker，正是為此而生。

云AI開(kāi)發(fā)者服務(wù)魔力象限的領(lǐng)導(dǎo)者

如今人工智能究竟有多火？通過(guò)Gartner發(fā)布的2019年人工智能新技術(shù)成熟度曲線(xiàn)，我們不難窺見(jiàn)一二。

該成熟度曲線(xiàn)審查了在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新、趨勢(shì)潮流以及計(jì)劃范圍，從中我們可以看到，以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的許多人工智能技術(shù)正在快速成熟。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代每年都呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)使用數(shù)學(xué)模型從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)和模式，為各行各業(yè)的企業(yè)遭遇的業(yè)務(wù)問(wèn)題提供解決方案。從提供個(gè)性化服務(wù)到預(yù)測(cè)產(chǎn)品故障，從供應(yīng)鏈推薦到動(dòng)態(tài)定價(jià)，從檢測(cè)欺詐行為到反洗黑錢(qián)……在越來(lái)越多的行業(yè)和領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)都開(kāi)始大展身手。

2020年2月，Gartner又發(fā)布了云AI開(kāi)發(fā)者服務(wù)魔力象限報(bào)告。Gartner在該報(bào)告中預(yù)測(cè)，2023年將會(huì)有超過(guò)40％的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)使用自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，以此構(gòu)建向其應(yīng)用程序中添加AI功能的模型。而在2019年，這一比例還不到2％；Gartner還預(yù)測(cè)，2025年將有50％的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，以緩解AI人才短缺的問(wèn)題。

為了幫助廣大AI開(kāi)發(fā)者降低門(mén)檻，提升效率，AWS推出了自動(dòng)生成機(jī)器學(xué)習(xí)模型工具Amazon SageMaker。通過(guò)這項(xiàng)工具，即使用戶(hù)并不具備機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，也可以根據(jù)自己的數(shù)據(jù)自動(dòng)探索不同的解決方案，自動(dòng)訓(xùn)練和調(diào)整最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這使得用戶(hù)不僅可以快速生成高質(zhì)量模型，保持可見(jiàn)性和控制，而且更加易于部署。

正是憑借在廣大用戶(hù)中有口皆碑的Amazon SageMaker，AWS才以毋庸置疑的優(yōu)勢(shì)成為了云AI開(kāi)發(fā)者服務(wù)魔力象限排名第一位的領(lǐng)導(dǎo)者。