在过来几年中，机器学习 (ML) 已证实其在帮忙组织提高效率和促成翻新方面的价值。随着机器学习逐步成熟，其重点天然会从试验转向生产。机器学习流程须要简化、标准化和自动化，以便以统一和牢靠的形式建设、训练、部署和治理模型。安全性、高可用性、扩大、监控和自动化等长期存在的 IT 问题也变得更为要害。如果杰出的 ML 模型无奈为业务应用程序提供全天候、任何规模的疾速精确预测，那么它们就不会施展多大作用。
2017 年 11 月，咱们推出了 Amazon SageMaker，旨在 帮忙机器学习工程师和数据科学家不仅构建最佳的模型，而且更高效地运行这些模型 。为了给客户提供最全面的服务，咱们随后减少了 数百种性能，涵盖了机器学习生命周期的每一步，如数据标记、数据筹备、特色工程、偏差检测、AutoML、训练、调整、托管、可解释性、监控和自动化。咱们还将这些性能集成到基于 Web 的开发环境 Amazon SageMaker Studio 中。
- Amazon SageMaker：
https://aws.amazon.com/sagema… - 数百种性能：
https://aws.amazon.com/about-… - Amazon SageMaker Studio：
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因为 Amazon SageMaker 提供了宽泛的机器学习性能，所有行业畛域的数万名亚马逊云科技客户曾经采纳机器学习来减速业务流程、发明翻新的用户体验、进步支出和降低成本。例如，Engie（能源）、Deliveroo（食品配送）、SNCF（铁路）、Nerdwallet（金融服务）、Autodesk（计算机辅助设计）、F1（赛车）以及咱们本人的 Amazon Fulfillment Technologies 和 Amazon Robotics。
- Amazon SageMaker：
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https://aws.amazon.com/soluti… - Autodesk：
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https://aws.amazon.com/soluti… - Amazon Robotics：
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近期，咱们很快乐地发表，Omdia 的首席分析师 Bradley Shimmin 在他对于企业 MLOps 平台的最新报告中，对 Amazon SageMaker 进行了这样的投诉：“在 Omdia 对企业 MLOps 平台的比拟钻研中，亚马逊云科技成为相对的领导者。在简直每一项掂量指标方面，该公司都显着超过了竞争对手，在整个机器学习生命周期中提供了统一的价值。亚马逊云科技提供了高度差异化的性能，针对的是企业 AI 从业者所关注的高度影响性畛域，这些从业者不仅寻求在整个业务中实现 AI 的运作，而且还心愿扩充 AI 的规模。”
- Omdia：
https://omdia.tech.informa.com/ - Bradley Shimmin：
https://www.linkedin.com/in/b…
您能够下载 残缺报告，以理解更多信息。
- 残缺报告：
https://pages.awscloud.com/GL…
开始应用想进一步理解 Amazon SageMaker 吗？ 开发人员指南 将向您阐明如何进行设置并在几分钟内开始运行您的笔记本。
- Amazon SageMaker：
https://aws.amazon.com/sagema… - 开发人员指南：
https://docs.aws.amazon.com/s…
如平常一样，咱们期待您的反馈。您能够通过您的罕用 Amazon Support 联系人发送反馈或者将反馈公布到面向 Amazon SageMaker 的 亚马逊云科技论坛。
- 亚马逊云科技论坛：
https://forums.aws.amazon.com…
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本篇作者
Julien Simon
亚马逊云科技技术布道者
作为寰球 AI 和机器学习布道者，Julien 专一于帮忙开发人员和企业将他们的想法变成事实。他常常在亚马逊云科技博客和媒体上的会议、博客上发表演讲并主持 AI/ML 博客。