日前，Amazon.com公司旗下企業Amazon Web Services（AWS）宣佈，數以萬計的客戶正在使用AWS機器學習服務，活躍用戶數量比去年增長250％以上。這主要得益於AWS re:Invent 2017以來Amazon SageMaker被廣泛採用。Amazon SageMaker是一種全託管服務，可消除機器學習過程中每一步的繁重工作、複雜性和猜測，幫助日常開發人員和科學家們更為廣泛地使用機器學習。與其他供應商相比，AWS在機器學習領域擁有更多的用戶，這很大程度上得益於AWS能夠提供無可匹敵的服務組合，實現全堆棧的機器學習體驗。通過AWS機器學習服務，客戶可採用：AWS P2和P3 GPU實例，嵌入所有主要框架的深度學習Amazon Machine Images（AMI），Amazon SageMaker，幫助數以萬計客戶獲得機器學習經驗的設備AWS DeepLens，以及Amazon Rekognition、Amazon Polly、Amazon Lex和Amazon Comprehend等堆棧頂層的服務，打造各種各樣的智能化應用程序和解決方案。
當天，AWS還宣佈正式推出兩款新的機器學習服務——Amazon Transcribe and Amazon Translate，它們都是AWS機器學習產品組合的一部分。Amazon Transcribe可將音頻文件轉換為語法正確的文本文件，並可對音頻數據進行分析、索引和搜索。Amazon Translate是一項由深度學習技術驅動的機器翻譯服務，可在實時和批量場景下提供自然的有聲語言翻譯。這些服務進一步擴展了AWS平臺的語言能力，之前已經具備的服務包括：用於構建對話界面的Amazon Lex，用於將文本轉換為語音的Amazon Polly，以及用於處理自然語言、理解文本含義和上下文關係的Amazon Comprehend。
“很多公司都在談機器學習和人工智能的發展潛力，思考如何將這些技術整合到自己的應用程序。但實際上，除了少數擁有專業人員和數據科學家的企業機構之外，機器學習仍然遙不可及”，AWS機器學習副總裁Swami Sivasubramanian說道。“AWS通過推出Amazon SageMaker改變了這一現狀。通過消除開發、訓練和部署模型的繁重工作，Amazon SageMaker讓普通開發者也能夠使用機器學習。”
機器學習，這種機器學習遍佈堆棧的每一層。那些超級自在的人使用自己喜歡的框架和我們的高性能P3實例進行機器學習，一些普通開發者使用Amazon SageMaker將機器學習首次融入到自己應用程序，再有一些開發者通過使用AWS人工智能服務進行語音、文本、視頻、翻譯、面部識別和音頻聽錄，創造新的客戶體驗。
Articulate、國泰航空、Cerner、Cookpad、Cox Automotive、DailyLook、DigitalGlobe、道瓊斯、Echo360、Edmunds.com、Enetpulse、Expedia.com、FamilySearch、FICO、通用醫療、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只是數以萬計使用AWS機器學習技術來重新構想客戶體驗並在其業務中進行創新的一些客戶案例。
通過在硬件、軟件和生物技術層面管理數據和分析，通用醫療(GE Healthcare)為供應商和患者提供更好的服務，進而變革醫療保健行業。通用醫療人工智能工程主管Sharath Pasupunuti表示：“Amazon SageMaker讓通用醫療使用強大的人工智能工具和服務，以推動改善患者護理工作。亞馬遜SageMaker的可擴展性及其與本地AWS服務集成的能力，為我們帶來了巨大的價值。令我們感覺興奮的是，通用醫療雲和Amazon SageMaker之間的持續合作將為我們的醫療供應商合作伙伴帶來更高的收益，併為患者提供更好的護理服務。”
作為早期的AWS企業客戶，Intuit是一家金融技術公司，致力於通過其全球產品和平臺生態系統，推動全球消費者、小型企業和自由職業者的繁榮發展。 “通過在我們的整體人工智能和機器學習戰略中引入AWS機器學習和人工智能工作負載，我們可以讓我們的旗艦產品（如QuickBooks，Mint和TurboTax）更快地讓最終用戶受益，”Intuit執行副總裁兼首席技術官H. Tayloe Stansbury說道。“Intuit在十多年前開始了人工智能之旅。目前，在這個領域我們擁有150多項專利，並有40個系統投入使用，我們為此感到自豪，並期待著持續創新以滿足客戶的需求。”
Edmunds.com是一家汽車購物網站，為客戶提供並持續進行更新有關車輛的詳細信息，每月訪問量達到2000萬人次。 “我們有一項戰略舉措是讓我們所有的工程師掌握機器學習，Amazon SageMaker是幫助我們實現這一目標的關鍵，它使得工程師能夠更輕鬆地大規模構建、訓練和部署機器學習模型和算法。我們很高興能夠看到在整個企業內使用Amazon SageMaker為客戶研發創新性的解決方案”，Edmunds.com首席信息官Stephen Felisan表示。
旗下包括Realtor.com、Doorsteps和Moving.com的Move, Inc.公司通過一系列網站和移動體驗，為客戶和房地產專業人士提供房地產信息、工具和專業知識。Move, Inc.公司首席數據官兼高級副總裁Vineet Singh表示：“我們認為，在幫助客戶房產交易的過程中，Amazon SageMaker是對realtor.com工具集的一個變革性的補充。過去，機器學習工作流程比如訓練和優化模型需要花費很長時間，現在這個流程可以更高效的被更廣泛的開發者完成，使得我們的數據科學家和分析師可以專注於為客戶打造最豐富的體驗。”
道瓊斯是一家新聞媒體出版和財經資訊提供商，通過各種媒介發佈全球最值得信賴的商業新聞和財經信息。它提供突發新聞、獨家見解、專家評論和個人理財策略。道瓊斯集團首席產品和技術官Ramin Beheshti表示：“隨著道瓊斯持續專注地將機器學習技術融入我們的產品和服務的過程中，AWS一直都是一個不錯的選擇。在我們最近的Machine Learning Hackathon項目中，AWS團隊為項目參與者提供了有關Amazon SageMaker和Amazon Rekognition的培訓，併為所有團隊提供日常支持。所以，我們的團隊碰撞出了很多非常好的有關機器學習的想法，並且大部分都會在AWS上運行。這個項目最終取得了巨大的成功，這也是一個非常好的範例。”
每天，Grammarly算法通過在不同設備的多個平臺上提供寫作幫助，幫助數百萬人更有效地進行交流。通過整合自然語言處理和先進的機器學習技術，Grammarly處理關鍵的溝通和業務挑戰。“Amazon SageMaker使我們能夠在分佈式訓練環境中開發TensorFlow模型， 我們還與Amazon EMR結合進行預處理，這樣我們可以從Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）獲取數據，通過Amazon EMR和Jupyter notebook 的Spark進行過濾，然後使用同一檯筆記本上的Amazon SageMaker中進行訓練。Amazon SageMaker也能夠靈活適配不同的生產需求。我們可以在Amazon SageMaker上面運行推論，或者如果我們需要這個模型，可以從Amazon S3下載，並在移動設備上為iOS和Android客戶運行推論”，Grammarly技術主管Stanislav Levental說道。
Cookpad是日本最大的食譜分享服務平臺，每個月在日本有6000萬用戶，在全球約有9000萬用戶。“隨著用戶對簡化Cookpad食譜服務需求增加，我們的數據科學家將構建更多的機器學習模型，以優化用戶體驗”，Cookpad研究工程師Yoichiro Someya先生說道。“為實現最佳性能，我們盡力減少培訓工作迭代的次數，我們意識到，在部署機器學習推理端點方面會面臨重大挑戰，這也是拖慢我們開發進度的原因。為了實現機器學習模型部署的自動化，幫助數據科學家自行部署模型，我們使用Amazon SageMaker推理API，證明了有Amazon SageMaker將不再需要應用工程師來部署機器學習模型。我們預計，在生產過程中使用Amazon SageMaker，這一過程將實現自動化。”
Echo360提供領先的視頻平臺技術，可幫助教師和學生錄製、流式傳輸、管理和共享互動視頻，以提高學生在課前、課中和課後的參與度。Echo360首席執行官Fred Singer表示：“Echo360平臺促進了積極主動的以視頻為基礎的學習方式來服務當今學生。Amazon Transcribe讓我們感到興奮，因為它可以為我們大學的合作伙伴提供每一段視頻準確的文字轉錄，可以提供更強大的搜索功能，降低獲取教育視頻字幕的成本，提高記錄功能，讓學習資源變得更有價值，且更便於學生獲取。”
PubNub是領先的用於構建聊天、設備控制和實時映射應用的實時API供應商。 “在PubNub，我們發現聊天和協作已成為我們全球客戶群中的一個主要用例，其中多語言用戶體驗的需求不斷增長，”PubNub的產品管理總監David Hegarty說。“我們非常高興能把亞馬遜的創新能力轉化成PubNub ChatEngine?，一個為聊天和無服務器部署的完整框架。通過整合Amazon Polly（文字轉語音）和Amazon Lex（聊天機器人）等其他人工智能產品，可提升聊天應用程序的智能化程度，最終幫助我們的客戶通過高性能和本地化的聊天功能在全球更便捷地拓展業務。”
One Hour Translation是全球最大的在線翻譯機構之一，為全球數以千計的商業客戶提供24/7/365的專業翻譯服務。 “使用我們的服務和技術，全球化企業可以快速進行大量內容的本地化，同時保持應有的高質量”，One Hour Translation首席執行官Ofer Shoshan表示。“在我們競標iHerb服務的一個翻譯項目中，我們很高興看到Amazon Translate帶來的初步成果。在這個項目中，翻譯時間縮短了67％，同時保持了我們以往的高質量標準。通過在神經機器翻譯的基礎上進行後期人工校譯，我們大幅降低了大型翻譯項目的成本，同時提高了翻譯速度。”
FICO的客戶通信服務（CCS）團隊幫助世界各地的銀行、電信和公用事業部門使用分析驅動的智能自動化渠道，有效地與客戶建立聯繫。“通過使用Amazon Polly的文本轉語音服務，我們現在可以在幾秒鐘內創建和編輯語音響應，這項創新使我們能夠更敏捷，更快速地回應客戶的需求。我們現在能夠快速地為我們的交互式語音響應系統和語音通知產品快速生成語音記錄，這對於在不斷變化和高度監管的市場中運營的客戶企業來說非常重要。另外，我們可以通過數十種語言完成這種轉換，從而幫助我們進入新市場，並簡化錄製現場內容的繁瑣工作，並降低成本”，FICO CCS副總裁Simon Woollett介紹說。
Articulate是屢獲殊榮的Articulate 360的創造者，訂閱內容包括應用程序Storyline 360和Rise，它們適用於所有設備，並可輕鬆創建出精美、引人入勝的電子學習體驗。 “我們的目標是讓在線習課程開發的各個方面變得更簡單、快速、便宜，”Articulate資深工程副總裁Mike Olivieri說道。 “憑藉Amazon Polly提供的文字轉語音功能，Articulate Storyline 360用戶可以非常快速地為他們的電子學習課程生成旁白。Amazon Polly在本地化Articulate Storyline 360課程的過程中，讓語言和語音的轉換變得非常便捷，並且確保每個單詞按照正確的方式發音。”
POLITICO是一家全球性的新聞和信息公司，旗下擁有全球陣容最強且數量快速增長的新聞記者團，致力於報道全球政治和政策方面的新聞。“當今的讀者以各種方式——在線、平媒和語音獲取內容”， POLITICO歐洲地區首席產品官Johannes Boege說道。 “在POLITICO，我們專注於服務世界各地的讀者。通過將Amazon Polly插件快速集成到AWS和WP Engine的WordPress，我們能夠通過更多的渠道提供內容，從而擴大讀者群體，併為我們的新聞提供更好的訪問體驗。”
迄今為止，已經進行了200億次配對的Tinder是世界上最受歡迎的結交新朋友的應用程序。“在每個Tinder swipe背後，是一個每分鐘處理數成千上萬次請求，每天處理數以億計swipe的系統，這些請求和swipes來自全球190多個國家”，Tinder首席執行官Elie Seidman說道。“Amazon SageMaker簡化了機器學習，幫助我們的開發團隊建立預測模型，從而創建前所未有的新的連接。”
POPSUGAR Inc.是一家全球性媒體和技術公司，為全球4億多的用戶提供跨平臺的內容服務。 2017年，POPSUGAR全球平均每月的內容瀏覽量達到31億次。為了擺脫手動標記照片的麻煩，這家公司開始利用機器學習自動化技術降低成本。“我們使用Amazon Rekognition來識別我們龐大的數字資源庫中的名人”，POPSUGAR的高級IT主管Bjorn Pave說道。 “Amazon Rekognition使我們無需再手動標記數千張照片，併為我們不斷增長的資料庫提供必要的自動化功能。”
KloudGin提供基於AI的智能現場服務、資產和庫存管理解決方案，該解決方案運行在AWS上。通過一個應用程序，KloudGin可以通過任何設備實時連接客戶、工作人員、後勤部門、合作伙伴和設備。“通過將Amazon Lex接入KloudGin的雲平臺，我們能夠解決困擾企業客戶的一個主要問題（用戶採納）。 Amazon Lex幫助我們的客戶用他們自然的聲音與KloudGin互動，類似於在現實世界的對話中提問或採取行動”，KloudGin創始人兼首席執行官Vikram Takru表示。
RedAwning.com是全球最大的在線度假房屋租賃平臺。“RedAwning每月為數以萬計的客人提供度假房屋租賃服務，Amazon Connect 和Amazon Lex幫助我們更快速，更高效地為RedAwning和我們的客人提供服務。” RedAwning.com創始人兼首席執行官Tim Choate說道。“有了Amazon Connect，我們的功能是原來的10倍，但成本卻只有原來的十分之一，並且我們不再需要支付昂貴的代理許可證費用，也不再需要進行電話管理的複雜工作。使用Amazon Lex，我們構建了虛擬助理'Scarlett’ ，並將其與Amazon Connect集成。這個虛擬助手採用了Amazon Lex的文本轉語音以及自動語音識別功能。我們還使用AWS Lambda作為後臺數據庫集成，以便通過電話號碼將客戶與其預訂進行快速匹配，在無需任何人為干預的情況下，快速完整地解決呼叫中心最頻繁的問詢。這一點尤其重要，因為我們正在迅速擴大我們的客戶群。”
TINT幫助B2C營銷人員在其營銷過程中發現、策劃並展示來自社交媒體的最有效的客戶生成內容。“我們專注於為依賴我們的品牌提供最佳的營銷內容”，TINT首席技術官Ryo Chiba說道。“通過使用Amazon Comprehend，我們能夠顯著提高平臺內容分析的質量和準確度，為最具影響力的營銷活動確定準確的內容。Amazon Comprehend使我們能夠專注於我們的核心產品，而無需操心構建機器學習模型相關的繁瑣工作。”
FamilySearch是世界上最大的宗譜組織，致力於建立跨世代的家庭聯繫，相信瞭解我們的祖先可以幫助我們更好地瞭解自己。“FamilySearch利用Amazon Rekognition開發‘Compare-a-face’技術，幫助網站用戶通過家族照片找到他們最相似的祖先，利用Amazon Rekognition幫助大家以新的方式與先輩建立聯繫。我們期待在未來使用Amazon Rekognition技術，提供其他的臉部配對體驗。” FamilySearch首席技術官兼首席架構師Tom Creighton介紹說。
Limbik是第一個專注短視頻的數據工作室。通過大規模註釋和分析視頻的上下文、視覺和聽覺屬性，將每個屬性與實際觀看行為相關聯，Limbik精確揭示了引起關注的觸發因素。利用人工智能，Limbik開發了一整套技術支持流程，通過屬性的執行和分析解釋原因，可以預測哪些內容會成功，“Amazon Rekognition是Limbik Annotate的一個重要方面。我們的視頻分析棧Limbik Annotate利用機器學習和人工分析來識別短視頻內容中的關鍵屬性，”Limbik首席執行官兼聯合創始人Zach Schwitzky說。“在評估了多個第三方的視頻註釋服務後，Amazon Rekognition是最精確、高效的，能夠作為一個更廣泛的視頻分析過程的一部分而無縫集成。”
VidMob是一個可將營銷人員與全球的專家編輯、動畫製作人員和動畫設計人員連接起來的技術平臺。 “Amazon Comprehend和Amazon Transcribe服務可允許VidMob將高質量的機器學習文本分析能力整合到我們的Agile Creative Suite當中，使我們能夠以前所未有的方式幫助品牌客戶瞭解內容性能，” VidMob創始人兼首席執行官Alex Collmer說道。 “我們能夠從視頻內容中轉錄文本，並使用Comprehend快速分析文本，使我們能夠為我們的社區創造者和客戶提供可執行的建議，從而為他們在市場上提供戰略優勢。”
Enetpulse是為全球最大的遊戲和媒體品牌提供運動數據解決方案的供應商。該公司提供運動數據產品，包括運動數據服務或API服務，以及運動數據解決方案，如實時比分和結果數據。“我們向全球150多家媒體公司提供30多種體育運動相關的數據，”Enetpulse首席技術官MadsM?llegaard表示。“我們翻譯了超過100萬個與各種運動有關的物品。儘管我們有專業翻譯人員，但人工翻譯既費時又難以擴大規模。Amazon Translate為我們提供高質量的機器翻譯，並且後期需要的校譯工作很少。這有助於提高我們專業翻譯的效率，從而降低成本和週轉時間。”
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