Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。

机器学习技术让原本很多繁琐、耗时的操作都能自动实现，大幅提升工作和生活效率，然而为了实现这一点，首先需要有足够高质量的 ML 模型，要想获得这东西可并不容易。

据说快速发展的 AI 技术已经可以自动根据事件编写出普通人无法分辨的新闻报道，甚至很多机构已经开始用这种方式来创作新闻内容。那么其他领域呢？作为成熟的 AI，总能自己搞定这些任务了吧。

当你走上工作岗位，尤其是，当你开始从事与机器学习有关的项目时，面对模型那复杂、繁琐、耗时的训练工作，有没有考虑过请一个课代表来分担分担？毕竟都是为了提高学习质量。呐，这个模型的训练过程存在异常，那个模型的结果数据有质量问题，这时候，如果有个「课代表」能及时告知你，是不是感觉轻松了不少。

随着技术和生态的不断演进、应用场景的不断探索，机器学习已然不再仅仅停留在实验室当中。无论是日新月异的互联网应用，还是求新求变的企业转型，机器学习都得到了广泛的应用，逐步成为驱动业务的关键技术。 机器学习在近 30 多年已发展为一门多领域交叉学科，也已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特...

遥想当年，当企业需要从不同来源的多种系统中对海量数据进行分析时，大数据技术应运而生了，帮助企业更快速、灵活地从数据中获得宝贵的见解。而机器学习技术发展到今天，也产生了类似的需求。

最近几年，深度学习的爆发带来了一个让很多人未曾预料到的结果：Python 这个曾经小众的语言突然间变得炙手可热了。无论资深开发者、计算机专业学生、编程入门新手，甚至地产大佬，都对这个语言表示出极大的热忱。

很多时候，托管式的服务能够帮我们省很多事。从应用开发到部署，到后续运维；从机器学习模型的创建到训练，再到最终运行……这些环节中，很多步骤都可以选择托管式云服务来帮助我们降低开发成本和工作量，让自己更专注于真正重要的任务。

每个和机器学习打交道的人，都有资格获得一个「数据搬运工」的称号！为什么这样说？你无论训练模型，或是分析理解内容，总得涉及到海量的数据吧。这些数据，尤其是结构化的数据，通常都在哪？大部分情况下可能都保存在各个数据库里。

IT 人的时间都去哪儿了？写好的代码，编译中……配置开发环境，下载中……机器学习项目？模型训练中……等待之余玩把游戏打发时间？哎呀不行，GPU正忙着训练模型呢……既然现在云计算那么普及，企业应用环境中的计算、存储、数据库之类的资源都可以跑在云中，那么对于机器学习项目，能否想办法把最耗费时间的模型训练工作也丢到...

机器学习技术现在那么热门，想必每个同学都曾尝试着，或者在实践项目中开发过具备这种能力的应用吧。例如分析用户在电商网站上的行为借此找出「羊毛党」，给公司餐厅开发那种餐盘从摄像头下扫过就自动识别菜品并计算总金额的付款机，甚至可以自动判断顾客所购商品然后自动结账的无员工智能超市……

在大数据分析和商业智能方面，Amazon QuickSight 是个很强大的服务。该服务可以全面集成不同来源、不同格式的海量数据，进而通过基于机器学习的分析，并通过图形化的报表向用户揭示数据中蕴含的业务见解。该服务一经推出就获得了大量用户的好评。

在各种产品的广告或宣传营销材料中，我们经常会看到一些由模特展示产品使用场景的精美大图在想方设法吸引我们产生购买欲。然而在从事过相关工作后就会知道，这些东西准备起来有多麻烦。采用的图片必须具备适当授权，而如果图片中包含人物肖像，相关的授权工作就更显得麻烦，甚至不同国家和地区对此都有着不同的要求。

在人工智能技术快速发展的开今天，拥有一款便捷高效的构建“小助手”迫在眉睫。亚马逊在机器学习方面有近 25 年的积累，过去一年时间，亚马逊云科技新推出了近 250 项人工智能方面的服务和功能。而前不久在中国正式发布的 Amazon SageMaker，也受到了受到众多开发者的关注，在 Amazon SageMaker 的帮助下，你可以：

尽管还没进入六月，可各大电商的暑期大促早已如火如荼地开始了。优惠、满减、秒杀、返券……当然，在你成功清空购物车后，还少不了人民群众们喜闻乐见的「猜你喜欢」环节。经常使用就会发现，这类推荐内容通常都会很合你自己的口味，电商到底是怎么做到的？这就涉及到「推荐系统」这个概念了。

媳妇把前车剐了，给我打电话。媳妇：“老公，我把别人车给剐了。”我：“啥车呀？”媳妇：“标我不认识，B开头的。”我：“比亚迪啊，你自己解决吧。”媳妇：“不不不，我认识比亚迪。”我：“宝马？没事，我去取点钱。”媳妇：“也不是宝马。”我：“我擦，你个败家娘们，不会怼了个宾利吧？”这时，电话那头传来一个陌生的男声：“我那...

游戏中，每时每刻都会产生大量的玩家日志信息；旅游应用中，每天有各类酒店各种交通工具的实时价格；涉及供应链和日销量的零售电商，每月都为生产（购进）多少货而发愁；就连生产电子元器件、供电箱等零配件的传统生产企业，每时每刻也会产生大量的数据。

因为能从各类复杂数据（例如自由文本、图像、视频）中提取复杂模式，深度学习技术已经实现了非常广泛的应用。然而实践中会发现，很多数据集用图形（Graph）的方式更容易表达，例如社交网络上人们之间的相互关系等。

假设你借助自然语言处理技术开发了一个能够从图片（例如纸质文档的扫描件）中提取重要文字（例如所涉及到的人名）的应用，面对 Tony、Lisa 之类英文名，应用很轻松就准确地识别了出来；可如果面对张三、李四这样的中文名，识别效果却总是不如意。这有可能是什么问题造成的？并不一定是因为相关技术还没学会中文，很可能...

自 2017 年推出 Amazon SageMaker 以来，我们取得了长足的进步，使用该服务的客户数量不断增加也证明了这一点。但是，由于 ML 工具相对不成熟，ML 开发工作流程仍然非常反复，并且对于开发人员来说，管理工作具有挑战性。已经为 ML 发明了开发人员在构建传统软件时认为理所当然的许多工具（调试器、项目管理、协作、监控...

随着技术和生态的不断演进应用场景的不断探索人工智能已然不再是空中楼阁无论是日新月异的互联网应用还是求新求变的企业转型机器学习都得到了广泛的应用 逐步成为驱动业务的关键技术