Category: Artificial Intelligence

2016 年末我在博文 Amazon Polly – 47 种声音和 24 种语言的文本到语音转换中，第一次向大家介绍了 Polly。在推出 AWS re:Invent 后，我们增加支持韩语、五种新声音，并在 aws 分区中的所有区域开放 Polly 服务。此外，我们增加了悄悄话、语音标记、音效和动态范围压缩等功能。

今天我们推出了一个 WordPress 插件，它使用 Polly 来创造高品质的音频版博文。您可以在博文中读取音频，也可使用我们称为 Amazon Pollycast 的播客格式读取！这两种选项都可提高内容的无障碍性，帮助您辐射更广泛的受众。此插件是 AWS 团队与 AWS 高级技术合作伙伴 WP Engine 的朋友们紧密合作的结果。

今天，AWS 发布了 Model Server for Apache MXNet (MMS) 版本 0.2，这是一个打包深度学习模型和为模型提供服务的开源库，适用于进行大规模预测。现在，您可以 Open Neural Network Exchange (ONNX) 的形式为模型提供服务，并直接向 Amazon CloudWatch (可在其中创建控制面板和警报) 发布运维指标。

Amazon AI 的目标是通过开发 Amazon SageMaker 之类的平台来让机器学习变得大众化，而 fast.ai 的目标正好与其相同：提供平等教育机会，以便每个人都可以掌握机器学习并提高工作效率。fast.ai 的宣传语是“让神经网络触手可及。”这不是一场降低深度神经网络热门度的比赛，而是要让其吸引力和可访问性不仅仅局限于主导该领域研究的学术精英。

随着深度学习用例 (例如，计算机视觉、自然语言处理和机器翻译) 的激增，我们还发现，开发人员社区对了解机器学习及其在众多问题上的应用产生了浓厚的兴趣。在实际应用方面，“深度学习纳米学位”开发公司 Udacity 在全球的用户数量已超过 800 万。其中，5 万多名用户志在获得纳米学位，获得这些学位的很大一部分用户专注于深度学习。我们开始注意到，机器学习掀起热潮，但这方面的教育仍旧沿袭一般教育方式，从研究开始，然后才是应用。进入 fast.ai 世界，感受大规模开放在线课程 (MOOC) 无与伦比的魅力，与 10 万余名学生共同利用 AWS 云的全球网络办公环境在线学习深度学习。

AWS 客户请求提供一种方法用来在 Amazon SageMaker 中记录活动，从而帮助满足管治及合规性要求。我很高兴地宣布，Amazon SageMaker 现在与 AWS CloudTrail 进行了集成，这项服务可用来记录、持续监控以及保留与 Amazon SageMaker API 活动相关的账户信息。无论是通过 Amazon SageMaker SDK、AWS SDK、Apache Spark SDK for Amazon SageMaker，还是通过 Amazon SageMaker 控制台进行的 Amazon SageMaker API 调用，都可以被捕获并发送到 Amazon S3 存储桶，从而提供 AWS 账户活动的事件历史记录。记录的信息包括源 IP 地址、发出请求的日期和时间、与请求关联的用户身份以及请求的参数。

我们的香港机构 (IVE) 已开始尝试将 Amazon Lex 应用于教学、研究和医疗保健领域。我们有很多非技术员工，如 IVE 的英语教师，以及 IVE 育儿、长者及社区服务处的治疗师；他们没有技术知识，不会在 Amazon Lex 控制台中构建自然语言对话自动程序 (聊天自动程序)。我们完成了几个为非技术用户构建 Amazon Lex 聊天自动程序的试点项目。非技术用户将问题填入 Excel 电子表格，然后由开发人员将他们的问题复制到 Amazon Lex 控制台中。当用户想要更改聊天自动程序中的内容时，开发人员都必须重复同样的复制和粘贴过程。

我们以 Amazon Echo、Amazon Echo Dot 和 Amazon Echo Show 的评论为例。我们将上传其他伪造的示例数据 (尽量不损害品牌声誉)，然后使用具有细微差别的信息来模拟检索与产品有关的负面情绪，例如，正在召回的有缺陷、受损或危险商品。最后，我们使用 Amazon Athena 对负面评论进行交互查询并导出报告，以便让企业立即采取措施。

我们的示范 Amazon Lex Web UI 被称为聊天机器人 UI，已经完成了与搭建全功能的 Amazon Lex 聊天机器人网络客户端有关的绝大部分工作。您可以快速利用这些功能，减少聊天机器人所支持应用程序的价值变现时间。

今天我们推出了面向 AWS DeepLens 的新 Model Optimizer，优化深度学习模型，只需一行 Python 代码即可在 DeepLens GPU 上高效运行。Model Optimizer 已在 AWS DeepLens 软件版本 1.2.0 中提供。

Amazon SageMaker 使用一次性密钥 (也称为瞬态密钥) 加密所连接的 ML 通用型存储卷，用以训 […]

今天，我们推出了 Amazon SageMaker 的最新内置算法 Amazon SageMaker BlazingText。BlazingText 是一种无监督学习算法，用于生成 Word2Vec 嵌入，即单词在大型语料库中的密集向量表示。我们很高兴构建了 BlazingText，它可以最快的速度实现 Word2Vec，供 Amazon SageMaker 用户在以下实例上使用：

单一 CPU 实例 (Mikolov 和 fastText 的原始 C 实现)
使用多个 GPU、P2 或 P3 的单一实例
多个 CPU 实例 (分布式 CPU 训练)