Artificial Intelligence | 亚马逊AWS官方博客

Amazon Comprehend Medical —— 针对医疗保健客户的自然语言处理

作为肠胃科医生和皮肤科医生的后代，在我的成长过程中一直充满了各种晦涩难懂的对话，包含无穷无尽的复杂医学术语：人类解剖学、外科手术、药物名称……以及它们的缩略词。充满求知欲的小孩想知道他的父母是否对这些奇怪的话语感到难以理解，这真的是一段有趣的经历。

因此，非常高兴能发布 Amazon Comprehend Medical，这是 Amazon Comprehend 针对医疗保健客户的延伸

Amazon Polly 现已支持中文普通话

Amazon Polly 是一项完全托管的服务，用于将文本转换成逼真的语音。我们很高兴地宣布，Amazon Polly 现已支持中文普通话。“知语”采用清朗自然的女性声音。

Amazon SageMaker Automatic Model Tuning：利用机器学习支持机器学习

Amazon SageMaker Automatic Model Tuning 已正式发布。Automatic Model Tuning 消除了为了搜索超参数空间，以获得更精确的模型，而必须执行的无差异化繁重工作。在训练和校正机器学习模型时，开发人员和数据科学家能够利用这项功能节省大量时间和工作。超参数校正任务会根据已完成的训练任务的结果，启动使用不同超参数组合的多项训练任务。SageMaker 根据贝叶斯优化训练“元”机器学习模型，为我们的训练任务推断超参数组合。我们稍微深入地探索一下这方面的内容。

适用于 WordPress 的 Amazon Polly 插件更新 – 内容翻译和语音化

今年早些时候，我向大家介绍了如何使用 Amazon Polly 插件让您的 WordPress 博客变有声，并详细演示了安装、配置和使用适用于 WordPress 的 Amazon Polly 插件的步骤。今天，我们增加了将您的内容翻译为一个或多个语言，以及为每个翻译版本生成音频版本的能力，让这个插件变得更为强大。翻译功能将使用 Amazon Translate，这是一款中性的机器翻译服务，是我们机器学习服务组合的组成部分。

机器学习准确性浅谈

本博文将简单谈谈与机器学习准确性和偏见相关的问题。

Amazon SageMaker 增加批量转换功能和适用于 TensorFlow 容器的管道输入模式

AWS 推出了两个新的 Amazon SageMaker 功能：一是批量转换功能，这是一种新的批量推断功能，客户可以通过它对 PB 级的数据进行非实时场景预测；二是适用于 TensorFlow 容器的管道输入模式。SageMaker 依然是 AWS 最受欢迎的服务之一，此博客和机器学习博客都对它进行了非常广泛的介绍。事实上，要赶上 SageMaker 团队快速的创新步伐是一件较为困难的事情。自上一篇有关 SageMaker 自动模型调整和超参数优化功能的博客发布以来，该团队已经推出了 4 种新的内置算法和许多的新功能。下面我们来看新推出的批量转换功能。

Amazon Kinesis Video Streams 增加对 HLS 输出流的支持

今天向大家演示适用于 Amazon Kinesis Video Streams (KVS) 的 HTTP Live Streams (HLS) 输出功能。如果您还不熟悉 KVS，请参阅 Jeff 在 2017 年为 AWS re:Invent 编写的发行介绍。简而言之，Amazon Kinesis Video Streams 是一种安全地截取、处理和存储视频，以用于分析和机器学习的服务 — 不论是从一台设备还是上百万台设备。客户将 Kinesis Video 与机器学习算法配合使用，支持从家庭自动化、智慧城市到工业自动化和安全性的各个领域。