Category: Artificial Intelligence

在医学报告整理和内容提取的场景中，从业人员往往需要花费大量的时间进行内容阅读和关键字的提炼；Amazon Textract 结合 Amazon Comprehend Medical 的解决方案整体采用无服务器化架构，全自动化也提高整体效率。采用该解决方案，可以以秒级的效率提取出需要的内容；除此之外，该架构也大大降低了整体成本，架构中包含的所有服务都以实际使用计费。
Amazon Textract 是一个托管的 OCR(Optical Character Recognition) 服务，Amazon Comprehend Medical 是一个医疗语义分析的托管人工智能服务。通过 Amazon Textract 将医学报告和诊断报告的表单表格转化成序列化文档，通过 Amazon Comprehend Medical 对这些序列化文档进行分析并快速获取不同分类的信息。在 CRO(Clinical Research Organization) 等行业场景中，可以通过这个解决方案对医学研究、药物分析及诊断报告提供有效的帮助和补充。

2019年的 re:Invent 大会将被分为三部分进行回顾，而本篇作为第一部分我们将讨论有关数据、分析和机器学习的所有东西。

我们很高兴地宣布，为简化图神经网络的实现而构建的开源库 Deep Graph Library 现已在 Amazon SageMaker 上推出。

我们非常高兴地宣布推出支持 Amazon SageMaker Debugger，它是 Amazon SageMaker 的新功能，可以自动识别机器学习 (ML) 训练作业中出现的复杂问题。

今天，我们非常高兴地推出 Amazon SageMaker Autopilot，它可以在完全控制和可见的情况下，自动创建最佳分类和回归机器学习模型。

今天，我们非常高兴地宣布推出 Amazon SageMaker 模型监控器。这是 Amazon SageMaker 的一项新功能，可以自动监控生产中的机器学习 (ML) 模型，并在出现数据质量问题时向您发出警报。

今天，我们很高兴地宣布推出 Amazon SageMaker Experiments，它是 Amazon SageMaker 的一项新功能，可让您组织、跟踪、比较和评估机器学习 (ML) 实验和模型版本。

今天，我们非常高兴地推出 Amazon SageMaker Processing，这是Amazon SageMaker 的一项新功能，可让您轻松地在完全托管的基础设施上运行预处理、后处理和模型评估工作负载。

今天，我们非常高兴地推出 Amazon SageMaker Studio：首个全集成的机器学习 (ML) 开发环境。

本文主要介绍来自AWS APN合作伙伴KNIME的数据科学和机器学习平台，这是一个平民化的机器学习平台，可以帮助企业低门槛的快速落地机器学习的能力。KINME的平台和AWS的数据服务有很好的结合，无论是数据源还是数据处理。同时KNIME在Gartner 2019数据科学和机器学习平台的魔力象限中处于领导者地位，技术领先行业。
本文作为系列文章的第一篇，用Kaggle上的泰坦尼克号幸存预测案例向读者介绍KNIME平台的使用。