亚马逊AWS官方博客

Localization Team

Author: Localization Team

国际消费电子展 (CES) 上的 AWS IoT、Greengrass 和 Machine Learning 车联网应用介绍

上周,我参加了总部位于西雅图的 INRIX 公司总裁 Bryan Mistele 的一场演讲。Bryan 的演讲围绕交通运输的四大主要属性(通常用缩写形式 ACES 表示),展望了交通运输业的未来: 自主化 – 汽车和卡车将获得扫描和感测环境的能力,能够在无需人为输入的情况下进行导航。 互连化 – 所有类型的汽车都将能够利用与其他汽车以及与基于云的资源之间的双向连接(始终连接或间歇连接)。它们可以上传路况和性能数据、彼此通信,从而以车队的方式行驶,充分利用交通和气象数据。 电气化 – 电池和发动机技术的持续发展将使电动车更加便捷、经济且环保。 共享化 – 共乘服务会改变用车模式,从拥车模式改变为“即服务”模式(听起来是否有几分熟悉?)。 无论单独来看还是整体来看,这些新兴的属性都意味着,未来十年我们将看到和使用的汽车和卡车将与过去截然不同。 AWS 伴您出行 AWS 客户已经在利用我们的 AWS IoT、边缘计算、Amazon Machine Learning 和 Alexa 产品来让这样的未来照进现实 – 汽车制造商、其一级供应商和汽车科技初创公司都在将 AWS 用于自己的 ACES 计划。AWS Greengrass 在这方面发挥了重要作用,富有吸引力的设计俘获了客户,并帮助他们在边缘处增加处理能力和机器学习推测。 AWS 客户 Aptiv(前身为 Delphi)在 AWS re:Invent 会议上探讨了他们的 Automated Mobility on Demand (AMoD) 智能汽车架构。Aptiv 的 […]

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Amazon SageMaker 现已推出 DeepAR 算法,用于实现更精确的时间序列预测

今天,我们推出了 Amazon SageMaker 的最新内置算法 Amazon SageMaker DeepAR。DeepAR 是一种适用于时间序列预测的监督学习算法,该算法使用递归神经网络 (RNN) 生成点预测和概率预测。我们很高兴能为开发人员提供这种可扩展的高精度预测算法,协助 Amazon 制定任务关键型决策。正如其他 Amazon SageMaker 内置算法一样,DeepAR 算法同样无需建立和维护基础设施进行训练和推理即可使用。 预测无处不在 预测是跨众多行业应用机器学习的切入点。无论是通过更好的产品需求预测优化供应链,通过预测 Web 服务器流量更有效地分配计算资源,还是通过为医院配置人员以满足患者需要进而挽救生命,几乎进行精确预测投资的所有领域都会很快得到回报。 在 Amazon,我们利用预测协助制定各个应用领域的业务决策。其中一些应用领域包括预测我们订单履行中心的产品和劳动力需求 (尤其是在“会员日”、“黑色星期五”和“网络星期一”这类重要日期),或者确保我们可以灵活扩展所有 AWS 客户的 AWS 计算和存储容量。Amazon 的科学家们开发了诸如 DeepAR 这样的算法,以高度准确地解决 Amazon 同等规模的这类实际商业应用的问题。 DeepAR 算法的亮点 与自回归移动平均模型 (ARIMA) 或指数平滑法 (ES) (许多开源和商用软件包中都采用这两种技术进行预测) 等传统预测技术相比,DeepAR 预测算法可以提供更高的预测精度。而且,DeepAR 算法还支持其他功能和场景,特别适合实际应用。 冷启动预测 当我们想要为一个历史数据很少或无任何历史数据的时间序列生成预测时,会出现冷启动情况。这种情况在实践中常有发生,比如在引入新产品或推出新的 AWS 区域服务时。ARIMA 或 ES 等传统方法完全依赖于单个时间序列的历史数据,因此在冷启动情况下通常不太准确。我们以服装类商品 (例如运动鞋) 预测为例。 基于神经网络的算法 (例如 DeepAR) 可以根据其他类型运动鞋首次发布时的销售模式,学习新款运动鞋销售的典型行为。 通过学习训练数据中多个相关时间序列的关系,DeepAR 可以提供比现有算法更精确的预测。 概率预测 […]

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在 Amazon EMR 中构建由 Spark 支持的 Amazon SageMaker Notebook

在 2017 年 AWS re:Invent 上介绍的 Amazon SageMaker 可以为数据科学和机器学习工作流程提供完全托管服务。Amazon SageMaker 的其中一个重要组成部分是功能强大的 Jupyter Notebook 接口,该接口可用来构建模型。通过将 Notebook 实例连接到 Amazon EMR 上运行的 Apache Spark 集群,可以增强 Amazon SageMaker 的功能。Amazon EMR 是一个用于处理大量数据的托管框架。通过将二者结合,可以基于大量数据构建模型。 Spark 是一个可以快速处理大数据的开源集群计算框架,并且包含适用于机器学习工作负载的 MLlib。为了方便在 Amazon SageMaker Notebook 与 Spark EMR 集群之间建立连接,需要使用 Livy。Livy 是一个开源 REST 接口,无需 Spark 客户端便可从任何位置与 Spark 集群交互。 本博文将向您介绍如何运行 Spark EMR 集群,如何配置必要的安全组以便在 Amazon SageMaker 与 EMR 之间进行通信,以及如何打开 Amazon […]

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如何利用 AWS Lambda 和 Tensorflow 部署深度学习模型

深度学习已经彻底变革了我们处理和加工真实数据的方式。深度学习的应用程序有多种类型,包括用于整理用户照片存档、推荐书籍、检测欺诈行为以及感知自动驾驶车辆周边环境的应用程序。 在这篇文章中,我们将向您逐步演示如何通过 AWS Lambda 使用自定义的训练模型,从而大规模利用简化的无服务器计算方法。在此过程中,我们将介绍一些核心 AWS 服务,您可以使用这些服务以无服务器的方式运行推理。 我们还将了解图像分类:现在已有多种表现非常出色的开源模型可供使用。通过图像分类,我们可以使用深度学习中两种最常用的网络类型:卷积神经网络和全连接神经网络 (也称为 Vanilla 神经网络)。 我们将向您演示在 AWS 中的什么位置放置训练模型,以及以何种方式打包您的代码,以便 AWS Lambda 通过推理命令执行这些代码。 在这篇博客文章中,我们将讨论以下 AWS 服务:AWS Lambda、Amazon Simple Storage Service (S3)、AWS CloudFormation、Amazon CloudWatch 和 AWS Identity and Access Management (IAM)。使用的语言和深度学习框架包括 Python 和 TensorFlow。此处介绍的流程也适用于任何其他深度学习框架,例如 MXNet、Caffe、PyTorch、CNTK 及其他框架。 整体架构 AWS 架构 从流程的角度而言,深度学习系统的开发和部署与开发和部署传统解决方案应该没有不同。 下图描述了一种可能的开发生命周期: 如您从图中可见,通常的软件开发流程经过多个阶段,从开发环境中的概念成形和建模,直到生产环境中的最终模型部署。在大部分情况下,开发阶段会有多次快速迭代,需要不断对环境进行更改。通常,这会影响在软件/模型开发期间所用资源的性质和质量。对于敏捷开发而言,能够快速构建/重建/停用环境至关重要。所构建软件的快速改变随之而来的应该是基础设施调整。敏捷开发和加速创新的先决条件之一是能够通过代码管理基础设施 (称为 IaC:基础设施即代码)。 软件设计管理、构建和部署的自动化是持续集成和持续交付 (CI/CD) 的一部分。虽然本文不会深入介绍精心编排的 CI/CD 管道的细节,不过,对于任何开发运营团队来说,如果希望构建可重复的流程,以实现开发/部署敏捷性和流程自动化,就应该记住这一点。 AWS 在社区中推出了众多服务和实践,可简化开发任务。一个环境,只要使用自动化代码构建,那么只需数分钟就可以轻松地采用和复制,例如,可以根据开发环境所用的模板构建暂存和生产系统。 此外,AWS […]

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首批 AWS 机器学习能力合作伙伴简介

在由云驱动的所有创新中,人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域或许是最令人兴奋的。比如,IDC 预测到 2020 年,AI 系统的市场收益将达到 460 亿美元。这一数字远高于 2017 年的 125 亿美元,并以 54.4% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。另外,根据 AngelList 的统计,专注于人工智能的初创公司超过 3000 家。 AI/ML 正被应用到每个能想象到的使用案例中,包括确保我们免遭欺诈,帮助我们更轻松地发现娱乐内容,改善客户体验,以及预测工业设备何时需要维护。或许最重要的是,AI/ML 现在正被应用到医疗保健行业。在该行业中,计算机视觉算法将自动进行影像学诊断,而使用临床数据可以更好地预测患者健康状况,针对各个患者的治疗情况量身定制精准医疗方案,并且 ML 很有可能会发现新的救命药。 尽管人们对 AI 的增长预期持积极态度,但仍有一些人怀疑它是否能够真正超越研究范畴并带来真正的业务价值。但是,在当今 AWS 的基础之上,许多客户已在大规模应用 AI/ML 并解决众多领域中存在的各种问题。 诸如 Arterys 之类的 AWS 客户正在应用计算机视觉进行医学影像诊断。其他客户正在通过以下方式使用 AI/ML:通过 Stitch Fix 获得时尚推荐,通过 Expedia 制定旅行计划,通过 Redfin 进行不动产评估,通过 Zendesk 为客户提供支持,通过 9fin 进行财务文档分析,以及通过 Signal Media 获得商业智能。我们还看到,公司正在使用基于深度学习 […]

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现已推出:新的数字培训,可帮助您了解 AWS 上的机器学习和人工智能

AWS 培训和认证最近发布了免费的数字培训课程,这将使您更容易地培养云技能并了解机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)。这包括深度学习简介和 Amazon SageMaker 简介。 您可以在 aws.training 免费且无限制地访问由 AWS 专家打造的超过 100 个全新数字培训课程。很容易访问我们的 ML 和 AI 数字培训。仅需在我们的查找培训页面上选择“人工智能”类别进行浏览即可。您还可以使用关键字筛选器在培训中搜索特定服务。 推荐的培训 刚入门或想了解新服务?查看以下数字培训课程: AWS 机器学习服务概述(5 分钟) 本课程介绍了 Amazon 机器学习和人工智能工具,它们能够跨框架和基础架构、机器学习平台和 API 驱动服务实现功能。 机器学习简介(10 分钟) 本课程向您介绍机器学习的概念和数据扮演的角色。我们将会探讨使用案例,讨论构建智能应用程序的创新方法,并述评可用于机器学习的 AWS 框架和服务。 人工智能简介(10 分钟) 在本课程中,我们将讨论 AI 是什么以及它为何重要,并简要了解机器学习和深度学习 (DL,它是 AI 的子集),并描述 Amazon 在其产品中使用 AI 的方式。 深度学习简介(10 分钟) 在本课程中,我们将讨论可用于 DL 的 AWS 服务,并演练一个通过 DL 进行创新的 AWS […]

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AWS Direct Connect 最新动态 – 2017 年末新增了十个地点

2018 年快乐!我期盼重返日常工作,与我们的团队通力合作,了解他们即将发布的内容,然后写博文向您传达相关信息。目前的博文还是关于 2017 年末发布的一些内容和公告。 今天,首先为大家介绍一下最近刚刚开始提供 AWS Direct Connect 服务的城市。世界各地的 AWS 客户都使用 Direct Connect 创建从本地到 AWS 的专用网络连接,以便降低网络成本、提高吞吐量,并打造更加一致的网络体验。 12 月份,我们的 Direct Connect 服务列表新增了十个地点,这十个地点全都提供 1 Gbps 和 10 Gbps 连接,以及合作伙伴为速度低于 1 Gbps 的地区提供的选项。以下是新增的地点,以及数据中心和相关的 AWS 地区: 印度班加罗尔 – NetMagic DC2 – 亚太地区(孟买)。 南非开普敦 – Teraco Ct1 – 欧盟(爱尔兰)。 南非约翰内斯堡 – Teraco JB1 – 欧盟(爱尔兰)。 英国伦敦 – Telehouse North Two […]

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AWS 培训和认证更新 – 免费数字培训 + 认证云从业人员考试

我们最近对“AWS 培训和认证”进行了一些更新,以便您更轻松地构建云技能,并学习我们通过 AWS re:Invent 发布的许多新服务。 免费 AWS 数字培训 您现在可以在 aws.training 找到超过 100 种新的数字培训课程,所有课程均不设访问限制,且免费提供。 这些课程由 AWS 专家设计,可以帮助您掌握数十种 AWS 服务和解决方案的基础知识。您可以根据自己的节奏安排 AWS 学习。您还可以访问一些有关机器学习和存储的进阶培训。 以下是一些全新的数字培训主题: 机器学习简介 Amazon GuardDuty 简介 Amazon SageMaker 简介 AWS IoT 设备管理简介 AWS Fargate 简介 AWS Greengrass 简介 您可以浏览这些主题,注册感兴趣的主题,观看内容,还可以通过您的成绩单跟踪进度。 AWS 认证云从业人员 您可以通过我们最新的 AWS 认证云从业人员认证考试,验证您对 AWS 云的整体理解,并获得业界认可的证书。它涵盖四个领域:云的概念、安全性、技术,以及计费和定价。我们建议您在 AWS 云方面拥有至少六个月的经验 (或等效培训),任何角色都可以,包括技术、管理、销售、采购或财务。 为了帮助您准备此次考试,您可以参加我们的 AWS 云从业人员基础知识课程,这是新开设的一门 AWS 数字培训课程。此课程将向您概括介绍云的概念、AWS 服务、安全性、架构、定价和支持。除了可以帮助您验证对 AWS […]

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现在开放 AWS 欧洲 (巴黎) 区域

我们已启动我们的第 18 个 AWS 区域,这也是我们在欧洲的第 4 个 AWS 区域。位于巴黎地区的 AWS 客户可以使用此区域来更好地为法国内部及周边的客户提供服务。 详细信息 新的欧洲 (巴黎) 区域提供了一系列众多的 AWS 服务,包括 Amazon API Gateway、Amazon Aurora、Amazon CloudFront、Amazon CloudWatch、CloudWatch Events、Amazon CloudWatch Logs、Amazon DynamoDB、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)、EC2 Container Registry、Amazon ECS、Amazon Elastic Block Store (EBS)、Amazon EMR、Amazon ElastiCache、Amazon Elasticsearch Service、Amazon Glacier、Amazon Kinesis Streams、Polly、Amazon Redshift、Amazon Relational Database Service (RDS)、Amazon Route 53、Amazon Simple Notification Service […]

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AWS HIPAA 资格更新 (2017 年 10 月) – 再添 16 项服务

我们的医疗客户案例页面仅列出在 AWS 上构建和运行医疗保健及生命科学应用程序的众多客户当中的一部分。Verge Health、Care Cloud 和 Orion Health 这样的客户信赖 AWS,相信 AWS 能够帮助他们在受保护健康信息 (PHI) 和个人识别信息 (PII) 方面遵守 HIPAA 和 HITECH 要求。 再添 16 项服务 我在上次 HIPAA 资格更新中提到,我们向符合 HIPAA 要求的服务列表中添加了 8 项其他服务。今天,我很高兴地向大家宣布,我们又向该列表添加了 16 项服务,现在总共有 46 项服务。这里提供了最新添加的内容以及一些简短描述,还有我的一些博客文章的链接,帮您回忆一下之前的内容: 兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora – 这是对 Amazon Aurora 的全新补充,允许您使用自己通过 AWS Key Management Service (KMS) 创建和管理的密钥来加密关系数据库。对 Amazon Aurora 数据库启用加密时,底层存储会被加密,自动备份、只读副本和快照也会被加密。请阅读新增 – 针对 […]

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