亚马逊AWS官方博客

今天,随着电子商务规模的不断扩大，商品种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关信息和产品的过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。区别于传统的规则推荐，个性化推荐算法通常使用机器学习甚至深度学习算法，对于用户信息与其行为信息充分挖掘，进而进行有效的推荐。

利用业内数据构建知识图谱是很多客户正在面临的问题，其中中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是构建知识图谱的一个重要环节。我们在与客户的交流中发现，现有的NER工具（比如Jiagu）对于特定领域的中文命名实体识别效果难以满足业务需求，而且这些工具很难使用自定义数据集训练。因此客户迫切想使用业内最先进的算法在行业内数据集上进行训练，以改进现有NER工具的不足。本文将介绍如何使用Amazon SageMaker运行基于TensorFlow的中文命名实体识别。

在 2019 年的 WAIC（世界人工智能大会）上，笔者在 AWS 展台中布置并展示了一个使用 DeepAR 进行时间序列预测的项目，受到了广泛的来自客户、参观者以及同事的关注，其中大部分是被展示项目中真实的电商客户的数据及成果吸引，进行了一定的经验交流。在得到肯定之后，笔者在年前又与部分互联网、旅游行业的业务负责人沟通，发现时间序列预测有着广泛的适用场景，能直接帮助决策者做出有数据支撑的重要决策。

毋庸置疑，机器学习，在商业中有着广泛的应用场景，但是通常来讲我们却只能看到只有一些高级玩家、大公司才能在他们的业务场景中真正的使用机器学习（Machine Learning，后面用ML简写）来解决业务问题。这背后是有各种各样的原因的，其中最主要的两个原因：一个在于，相比传统的业务系统，机器学习的硬件价格高，一块v100的显卡价格昂贵，中小公司难以负担；另外一个难点在于，相比传统的业务系统，机器学习对于工程师的要求不同，专注于机器学习的数据科学家需要掌握特殊的技能，相关人才在市场上炙手可热，而且对于企业来说，即便找到了数据科学家，搭建和维护用于机器学习的相关系统也并非易事。

Amazon GuardDuty 是一种威胁检测服务，可持续监控恶意活动和未经授权的行为，从而保护您的 AWS 账户和工作负载.但很多时候管理员并没有对Amazon GuardDuty 的调查结果进行主动监测,导致出现严重风险时没有及时发现和响应,本文介绍了一种方法可以根据Amazon GuardDuty 报告的威胁级别通过电话和主动邮件的方式及时通知管理员,避免风险进一步扩大,让管理人员能够及时响应和处理。

机器学习 (ML) 已经常态化应用于各个行业，但除了简单的预测场景之外，还有更为复杂的决策制定场景，为了支持长期的战略性目标，人们有时会选择，甚至必须作出非最优的短期决策。利用一种叫做强化学习 (RL) 的 ML 模型，可以学习如何优化策略，从而根据长期目标制定系列决策。

通过STS实现终端用户只能管理自己的S3文件的场景来介绍STS的Session Tags功能，通过STS Session Tags，让AWS的资源的权限管理更加灵活，可自定义化。本文只演示了S3资源，但实际生产中可将STS Session Tags应用于所有AWS资源。

通过实施远程分布式agile/EDF的一些实践，我们设法将2个月的预期新冠肺炎延迟减少到2个周左右。如果说有哪些你需要注意的，请看以下3方面：（1）远程交付会花费更多精力，需要会前内容准备和人员工具等的设置工作 – 要比往常投入更多才能顺利开展，尤其是在第一次远程迭代期间，（2）不要仅靠操作手册 – 响应客户的挑战，并相应地调整人员工具等的配置工作，并且（3）坚定执行迭代控制会议 – 否则沟通成本只会更高，进而更加阻碍项目进度。

本文将引领读者，从工程实践角度出发，借助 AWS 机器学习相关云计算服务，基于 PyTorch 机器学习框架，构建第一个生成对抗网络，开启全新的、有趣的机器学习和人工智能体验。

Amazon SageMaker Operator 可以帮助数据科学家以及开发人员利用Kubernetes的接口来创建和管理SageMaker的任务，如机器学习的模型训练、超参优化、批量转换以及实时推理等。如图所示，SageMaker Operator可以让 开发与运维人员可以通过kubectl命令行或者kubernetes api接口调用的方式来管理和使用SageMaker服务，它就像翻译器一样，在Kubernetes平台与AWS SageMaker 服务之间搭建了一座桥梁，让那些已经很很熟悉Kubenretes 的开发、运维人员在无需投入过多精力的情况下，即可快速地使用SageMaker服务。