Category: Artificial Intelligence

总体而言，我们与AWS的合作关系帮助我们解决了一系列极具挑战性的业务难题，由此为客户带来巨大价值。我们计划与AWS继续合作，尝试解决其他更为艰难的问题，最终为我们的客户带来真正的业务价值。 大家可以通过多种方式快速上手Amazon Textract：与我们的AWS合作伙伴Quantiphi联系，联络您的客户经理或解决方案架构师，或者访问我们的 Amazon Textract产品页面以了解更多可用资源。

Netflix 是世界上最大流媒体平台提供商。它拥有多个知名影视剧IP例如 《纸牌屋》和《白夜追凶》，同时也拥有超过1.9亿来自全球各地的订阅用户。对于Netflix来说，时刻让用户拥有最佳使用体验是最为重要的。其中一个维持它的秘诀就是使用深度学习模型来提升信息的价值。Netflix在不侵犯用户隐私的前提下，通过收集程序的日志(非用户数据)来分析检查系统的稳定性。具体实现则是利用深度学习模型 + 微服务架构来达到实时分析超大规模的日志的目标。

Amazon SageMaker Ground Truth流式标记作业 提供基础设施与资源，可供您创建持续运行的标记作业。此作业可按需接收新的数据对象并将其发送至工作人员进行标记。您可以将多个流式标记作业链接起来，由此创建出更复杂、更完善的数据标记管道。

Amazon Textract是一项完全托管机器学习（ML）服务，可以从几乎任意类型的文档当中自动提取输出文本、手写内容及其他数据，从而轻松完成文档的规模化处理。Amazon Textract的功能全面超越了传统的简单光学字符识别（OCR），能够准确识别出表单内的字段内容以及表格中存储的信息。以此为基础，金融、医疗、法律以及房地产等众多行业得以轻松针对不同业务需求处理大量文档。

本文将从已下步骤进行介绍： 1. 业务理解并搜索需要的开源项目 2. Sagemaker notebook中运行代码 3. 编写迁移到Sagemaker的notebook代码 4. 预处理优化

本解决方案利用Comprehend, ECS Fargate，Aurora Serverless为主要组件，构造了基于Comprehend的玩家评论分析方案，借助此解决方案，客户可以查看并分析游戏在GooglePlay和AppStore中的游戏评论，并得到由Comprehend解析出的相关洞见。Comprehend会分析出可每条评论的情感倾向和关键词，帮助游戏开发者第一时间掌握用户反馈，并基于此进行更迭改进。

去年，突如其来的疫情给我们的生活和学习,带来了极大的影响。一方面需要减少人员聚集、降低疫情传播风险,同时又需要兼顾好日常工作推进,很多客户把线下会议转移到线上举办，亚马逊云科技也不例外。尤其是去年底的re:Invent 2020, 史无前例采用免费线上会议的方式举办，同时，为了中国客户更好的观看体验，我们也推出了本地化的亚马逊re:Invent国内站点，方便国内的客户观看，相信不少的粉丝已经通过国内的站点观看了最新的fable和技术画。

计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个领域，借助于价格合理且基于云的训练计算，更高性能的算法，优化的可扩展模型的部署和推理，该领域越来越受到人们的关注和欢迎。但是，尽管在单个人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域取得了这些进展，但是将机器学习管道简化为一致且可观察的工作流程，以便规模较小的业务部门能够更轻松地访问，这仍然是一个很有挑战的目标。

Amazon SageMaker加入Amazon FSx Lustre和Amazon EFS作为训练机器学习模型的数据源，为您现在有了更大的灵活性来选择适合您使用场景的数据源。在此博客中，我们使用了文件系统数据源来训练机器学习模型，从而消除了数据下载步骤，缩短了训练开始时间。

Amazon Forecast 通过提供平均预测并捕捉需求从最小值到最大值变化的预测分布，帮助您针对业务目标优化具体成本。通过此次发布，Forecast现在可以在模型训练过程中为多个分布点提供准确性指标，帮助您快速优化预测过低与预测过高，且全程无需手动进行指标计算。