随着技术和生态的不断进化，以及对应用场景的不断探索，机器学习不再只是实验室。无论是日新月异的互联网应用，还是寻求创新的企业转型，机器学习都得到了广泛应用，并逐渐成为驱动业务发展的关键技术。机器学习在近30年发展成为一门多领域的交叉学科，广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医疗诊断、信用卡欺诈检测、证券市场等领域分析、DNA序列测序、语音和手写识别、策略游戏和机器人技术。为了帮助大家更方便地解决这些实际问题，让数据科学家、算法工程师、业务开发人员能够轻松驾驭机器学习，AWS推出了多种机器学习工具，包括：ML服务、API、AI服务工具等今天，我们将整理出AWS的一些优秀的机器学习工具，分享给行业从业者。1.MLService机器学习工具1.AmazonSageMakerAmazonSageMaker是一项完全托管的服务，可为每位开发人员和数据科学家提供快速构建、训练和部署机器学习(ML)模型的能力。开发人员可以在一个集成的可视化界面中编写代码、跟踪实验、可视化数据以及调试和监控。从完整的平台IDE到特定的代码和API，SageMaker具有Pythonic精神，简单易用，同时提供高级接口。消除机器学习过程中每一步的繁重工作，使开发人员更容易开发高质量的模型并提高开发人员的工作效率。2020年4月底，SageMaker在AWS中国北京和宁夏区域正式上线。不久前，它在中国正式开业。这标志着AWS人工智能和机器学习平台服务的关键技术全面进入中国。工具亮点：这是第一个完全集成的机器学习开发环境(IDE)。单一集成可视化界面操作，大大提高开发效率。它可以自动构建、训练和调试一个完全可视化和可控的模型。使用AmazonSageMakerGroundTruth将数据标记成本降低多达70%使用AmazonElasticInferenceAPIClassII将机器学习推理成本降低多达75%。API类机器学习工具1.文本转语音：AmazonPollyAmazonPolly是一项云服务，可以将文本转换为逼真的语音。支持多种语言并包括各种逼真的语音，因此您可以构建支持语音的应用程序，在多个位置工作并为您的客户使用理想的语音。此外，AmazonPolly包含多种神经文本转语音(NTTS)语音，通过新的机器学习方法带来语音质量的突破性改进，为客户提供尽可能最自然的文本转语音类人声。神经TTS技术还支持为新闻广播用例量身定制的播音员风格。AmazonPolly的常见用例包括移动应用程序（如新闻阅读器、游戏、电子学习平台）、视障人士的辅助功能应用程序以及快速增长的物联网(IoT)细分市场。Alexa语音助手的品牌定制语音服务是通过AmazonPolly语音合成平台提供的。工具亮点：高品质：新的神经TTS和最先进的标准TTS技术合成具有高发音准确度的超自然语音；支持多种语言和语音：支持数十种语音语言，大多数语言都有男性和女性语音选项。经济实惠：AmazonPolly采用即用即付定价、较低的每个字符转换成本和无限重放支持，使企业能够经济高效地向应用程序添加语音功能。2.语音转文本：AmazonTranscribeAmazonTranscribe是一项自动语音识别(ASR)服务，可让开发人员轻松地将语音转文本功能添加到他们的应用程序中。使用AmazonTranscribeAPI，您可以分析存储在AmazonS3中的音频文件，并让该服务返回转录的语音转文本文件。开发人员还可以将实时音频流发送到AmazonTranscribe并实时接收转录流。AmazonTranscribe可用于许多常见的应用程序，包括客户服务电话的转录，以及根据音频和视频内容生成字幕。该服务转录以WAV和MP3等常见格式存储的音频文件，并为每个单词附加时间戳，以便开发人员可以通过搜索文本轻松找到原始来源中的音频。工具亮点：可读的转录：AmazonTranscribe使用深度学习自动添加标点符号和格式，使输出更易于理解，无需进一步编辑即可使用。生成时间戳：AmazonTranscribe返回每个单词的时间戳，以便通过搜索文本轻松找到原始录音中的音频。自定义词汇表：AmazonTranscribe支持扩展和自定义语音识别词汇表。消费者可以将新词添加到基本词汇表中，并生成特定于用例的高度准确的转录，例如产品名称、特定领域的术语或个人姓名。识别多个说话人：AmazonTranscribe能够识别说话人的变化并相应地归因于文字记录。这可以显着减少转录多个发言者的音频所需的工作量，例如电话、会议和电视节目。3.从文档中提取文本和数据：AmazonTextractAmazonTextract是一种从扫描文档中自动提取文本和数据的服务。AmazonTextract超越了简单的光学字符识别(OCR)，可以识别表单中的字段内容和表格中存储的信息。借助Textract，开发人员可以快速自动化文档工作流程，在数小时内处理数百万文档页面。此外，开发人员可以创建智能搜索索引，构建自动化审批工作流程，并通过标记可能需要编辑的数据来更好地遵守文档归档规则。与AmazonAugmentedAI(AmazonA2I)结合使用时，开发人员可以实现高置信度预测或通过内置人工审查对预测进行持续审计，以管理需要人工判断的细微差别或敏感工作流程。工具亮点：快速准确地提取数据：AmazonTextract可以自动检测页面上文档和关键元素的布局，理解任何嵌入表单或表格中的数据关系，并提取具有完整上下文的所有内容。无需维护代码或模板：借助AmazonTextract的预训练机器学习模型，您无需为数据提取编写代码，无需为您可能收到的每个文档或表单维护代码，也无需担心页面布局会随时间发生变化。改变。降低文档处理成本：AmazonTextract以极低的成本提供OCR和结构化数据提取（表格和表格），您只需为使用的内容付费，无需预先承诺或签订长期合同。3.AI服务的机器学习工具1.代码审查工具——AmazonCodeGuruAmazonCodeGuru是一种机器学习服务，可自动执行代码审查并提供应用程序性能建议。它可以帮助开发人员找到影响应用程序性能的代码行，并帮助版主解决问题，然后提供修复或改进代码的具体建议。CodeGuru由机器学习、最佳实践和从分析开源项目和亚马逊内部的数百万代码审查和数千个应用程序中吸取的经验教训提供支持。2.快速构建深度学习应用——AWSDeepLearningAMIAWSDeepLearningAMI(DLAMI)是云中深度学习的一站式商店，为机器学习从业者和研究人员提供基础设施和工具，这加速了任何规模的深度学习云端。借助DLAMI，开发人员可以快速启动预装了常见深度学习框架和接口（例如TensorFlow、PyTorch、ApacheMXNet、Chainer、Gluon、Horovod和Keras）的AmazonEC2实例，以训练复杂的自定义AI模型、试验新算法或学习新的技能和技巧。无论您需要AmazonEC2GPU还是CPU实例，深度学习AMI都无需额外付费。只需为存储和运行应用程序所需的AWS资源付费。AWS深度学习AMI在专为推理而设计的基于Intel的AmazonEC2C5实例上运行。AMI预装了NVIDIACUDA和cuDNN驱动程序，可以有效减少完成计算所需的时间。为了简化包管理和部署，AWSDeepLearningAMI安装了Anaconda2和Anaconda3数据科学平台，用于大规模数据处理、预测分析和科学计算。工欲善其事，必先利其器。如果你想做机器学习方面的研究，用优秀的工具可以事半功倍。
