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12 月 15 日星期二，Werner Vogels 博士将发表主题演讲，分享 Amazon 如何解决当今世界最棘手的技术问题，机会难得，切勿错过。Jeff Barr、Martin Beeby、Steve Roberts 和 Channy Yun 将通过博客直播本次活动，分享来自 re:Invent 2020 最后一个主题演讲的所有亮点、见解和主要公告。

今天，我非常高兴地宣布推出 Amazon SageMaker 管道，这是 Amazon SageMaker 的一项新功能，可让数据科学家和工程师轻松构建、自动化、并扩展端到端的机器学习管道。

今天，我非常高兴地宣布 Amazon SageMaker 功能库，一项 Amazon SageMaker 新功能，它可以使数据科学家和机器学习工程师轻松安全地存储、发现和共享培训和预测工作流程中使用的精选数据。
对于选择正确算法来培训机器学习 (ML) 模型的重要性，经验丰富的从业人员知道提供高质量数据有多么重要。清理数据是很好的第一步，机器学习工作流程通常包括填充缺失值、删除异常值等步骤。然后，他们经常使用被称为“特征工程”的常见技术和难懂的技术进行数据转换。

医疗保健组织每天收集大量患者信息，从家族史和临床观察，到诊断和药物治疗。他们使用所有这些数据来尝试编译患者健康信息的完整图像，以提供更好的医疗保健服务。目前，这些数据分布在各种系统（电子病历、实验室系统、医疗图像存储库等）之间，并以数十种不兼容的格式存在。

今天，我非常高兴地宣布推出 Amazon SageMaker 的一项新功能 Amazon SageMaker Clarify，该功能可帮助客户检测机器学习 (ML) 模型中的偏向，并且可以通过向利益相关者和客户解释模型行为来提高透明度。

今天，我非常高兴地宣布推出 Amazon SageMaker Edge Manager，它是 Amazon SageMaker 的一项新功能，可用于在边缘设备队列中更轻松地优化、保护、监控和维护机器学习模型。

今天，我非常高兴地宣布推出 Amazon SageMaker Data Wrangler，一项 Amazon SageMaker 的新功能，它使数据科学家和工程师能够使用可视化界面更快地为机器学习 (ML) 应用程序准备数据。

Amazon SageMaker JumpStart 现已集成到 Amazon SageMaker Studio 中，这是用于机器学习的完全集成开发环境 (IDE)，可直观地发现模型、解决方案等。

AWS Audit Manager 现已推出，它是一项完全托管的服务，为常见的行业标准和法规提供了预构建的框架，并且可以自动完成持续收集证据的工作以帮助您为审计做好准备。持续自动收集与您的 AWS 资源使用情况相关的证据，帮助简化风险评估和对法规及行业标准的遵从性，并帮助您保持持续的审计就绪的状态，从而提供更快速、中断更少的准备过程。

今天，我们宣布正式推出 Amazon EKS 上的 Amazon EMR，这是 EMR 中的一项新部署选项，可让客户在 EKS 上自动预置和管理开源大数据框架。借助 EKS 上的 EMR，客户现在可以在同一 EKS 集群上与其他类型的应用程序一起运行 Spark 应用程序，以提高资源利用率并简化基础设施管理。