全站搜索
首页_赢咖4星辉-官方注册地址
首页_赢咖4星辉-官方注册地址
赢咖4成为行业数字化转型新热点机器学习如何快速落地?
作者:管理员    发布于:2021-05-30 09:36    文字:【】【】【

  从早期的云计算、大数据,到如今的5G、物联网、人工智能,在行业数字化转型过程中,数字技术的迭代和创新从未停止。尤其在人工智能领域,机器学习正在成为行业数字化转型的新宠,成为各行各业寻求突破的下一个关键点。

  根据IDC最新发布的全球人工智能系统支出指南,预计到2023年人工智能系统的支出将达到979亿美元,是2019年将花费375亿美元的2.5倍。对此,IDC的分析师认为,人工智能和机器学习(ML)已经成为当今大多数组织的首选,AI将成为未来十年改变整个行业的核心驱动力。而来自Gartner的预测也显示,到2024年,将有75%的公司从试生产过渡到生产。

  面对机器学习应用的爆发,企业该如何在数字化转型过程中抓住这一技术关键点?对此,亚马逊云科技推出的Amazon SageMaker无疑提供了一种行之有效的途径。自去年Amazon SageMaker落地中国区域以来,越来越多的行业开始积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新。

  对此,亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示,“我们希望通过将更多服务落地到中国区域,并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’,甚至更进一步‘扶上马,送一程’的方式,帮助客户更快应用机器学习技术,把机器学习的能力交到每一位构建者手中,加速人工智能和机器学习的普惠。”

  你可能想象不到,在山东淄博这样一个三线城市的热力集团公司,机器学习这种“高大上”的技术能够如此的接地气。据了解,淄博热力有限公司利用亚马逊云科技丰富的AL/ML技术和服务,快速构建、训练和部署机器学习模型,实现了精准供热,可以根据气象、工控数据、建筑物维护结构等信息计算出最佳的供热模式,并给出具体的操作指令,既让用户室温始终保持人体最佳舒适温度,又做到尽可能节约成本。

  对此,淄博市能源集团公司、淄博市热力集团公司党委书记、董事长汪德刚表示,“多年来,淄博热力利用信息化手段改造传统供热,致力于成为行业标准的制定者和行业发展的引领者。通过与亚马逊云科技合作,借助机器学习能力创新,建成了基于机器学习和大数据分析的智能供热平台,帮助我们从传统供热向产业智能化方向转型,在满足用户需求的同时实现节能减排,建立绿色能源生态系统。未来,希望我们能借助先进的云技术持续创新,推动国内热力行业的数字化、智能化转型。“

  而在首汽约车,基于Amazon SageMaker和Amazon Transcribe机器学习服务开发的出行行业首个定制智能语音解决方案,正在帮助首汽约车更加高效地将行程录音进行音频降噪、导航音分离,提取清晰的司乘对话内容,并将语音转成文字,从而通过场景化的关键词识别分析触发安全预警,实现实时行程安全监控,进一步夯实出行安全基础。不仅如此,这一解决方案还可用于辅助客诉处理,帮助首汽约车进一步提升服务效率,降低运营成本。

  不论在淄博市热力集团,还是在首汽约车,这些企业在实现机器学习落地的同时,也在探寻一种新的发展模式:将自身在机器学习领域的实践,转化为行业通用型应用,帮助更多同类型企业实现机器学习的落地。比如,首汽约车就计划将其打造为行业通用解决方案,服务于其它网约车平台、传统出租车企业和货运企业,构建交通出行领域的智能解决方案,助推行业发展。

  来自亚马逊云科技的数据也显示,目前,全球数以十万计的客户选择亚马逊云科技运行机器学习工作负载。在中国,亚马逊云科技机器学习服务得到医疗健康、教育、出行、工业智能、游戏、新媒体等各个行业客户的青睐,除了首汽约车和淄博热力外,益体康、晶泰科技、新世纪医疗、LEMONBOX、有道乐读、叽里呱啦、全美在线、德比软件、Momenta、图森未来、行者AI、天和荣、中科创达、华来科技、大宇无限、陕西科技大学、易点天下等一批企业和机构的广泛采用,在各行各业实现了丰富多样的人工智能应用创新。

  人工智能和机器学习的应用实现了分析、数据科学和自动化的融合,加速了企业数字化转型,并推动了业务创新,带来成本降低和效率提升等成效。与此同时,企业业务应用的持续创新也给人工智能和机器学习技术带来了新的要求。

  在顾凡看来,传统行业要实现机器学习的落地,要从以下四个方面入手,首先企业要找到一个适合机器学习的场景作为切入点,先突破创新业务,再改造核心业务;其次,企业要充分利用平台的能力,让数据科学家,开发人员专注于自己的应用和业务创新;第三,企业要避免闭门造车,数据科学家要业务化,学习业务;业务科学家也要学习新技术,从而推动业务与技术的融合;第四,企业要选择合适的厂商开展合作,并牢牢把握住企业对数据和算法模型的所有权。

  为了更好地满足传统行业对机器学习的新需求,亚马逊云科技也在持续推动机器学习服务的创新,不久前,在完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker落地中国区域一周年之际,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。

  顾凡透露,亚马逊云科技针对不同需求的客户在机器学习技术堆栈三个层面提供广泛而深入的机器学习服务,包括顶层-人工智能服务、中间层-机器学习服务以及底层-框架和基础架构。

  其中,在人工智能服务层面,亚马逊云科技在北京区域推出了Amazon Personalize,客户无需具备机器学习专业知识,即可方便、快速地构建个性化推荐系统;在中间层,将Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七项新功能在北京区域和宁夏区域上线,让客户可以更轻松地构建端到端的机器学习管道;在算力层面,亚马逊云科技在北京区域和宁夏区域推出了Amazon EC2 Inf1实例,该实例基于亚马逊云科技自研机器学习推理芯片Amazon Inferentia,与当前成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最高降低45%。

  事实上,作为亚马逊云科技机器学习服务层面的核心产品,Amazon SageMaker是业界首个面向机器学习开发者的集成开发环境,它消除机器学习过程中的繁重工作,使客户能专注于自身的业务和应用创新,在提高客户工作效率的同时还大幅降低机器学习的总体拥有成本。

  尽管亚马逊云科技一直在推动机器学习服务的创新,但这些创新主要聚焦在底层架构和技术层面,所提供的AI服务也是以行业通用服务为主,这显然无法满足各行各业对机器学习的应用需求,为了实现机器学习在各行各业的落地,亚马逊云科技也在积极拓展生态伙伴的版图。

  上海音智达信息技术有限公司是一家为数以百计的跨国企业及本土客户提供数据服务的企业,不仅拥有大数据软件产品、基于大数据技术的预测性分析和BI商务智能解决方案、数字化转型相关的咨询服务等三大业务,在生命科学、快消品、汽车、零售、电子消费产品、金融、保险、以及运输行业也拥有众多实践和成功案例。

  但音智达CEO孙晓臻也坦言,在推动机器学习落地过程中,公司面临的挑战也非常突出,具体体现在以下四个层面:一是人才的招聘和培养非常不容易,并且因为市场越热,人才流失率也越高;二是开发技术难度越来越大,因为现在的技术架构已经和五年前十年前完全不同;三是部署和运维的成本很高,但客户通常又不愿意为之付出很多价格;四是缺乏好的、有性价比的平台。

  这时候,亚马逊云科技的“扶上马、送一程”就变得至关重要,比如,面对人才供不应求的局面,亚马逊云科技在帮助客户和伙伴学会使用机器学习工具的同时,也在通过自身在开发、产品架构等方面的团队,帮助伙伴和客户一起寻找机器学习在实际业务场景中的落地,并在此过程中进行人员的培训,为后续的快速迭代和实施奠定基础。

  在顾凡看来,在不同行业的机器学习应用中,寻找到合适的业务落地场景至关重要,这关系到机器学习能否在短时间内为企业带来效益,能否在企业业务场景中持续应用。最大程度上降低企业的试错成本,这就是“扶上马、送一程”最大的意义所在。

  不止如此,如今像首汽约车、淄博热力这样的机器学习的“先行者”,也正在成为亚马逊云科技在不同细分行业推动机器学习落地的“火种”。未来,随着行业数字化转型逐步进入“深水区”,亚马逊云科技也将与这些行业客户一道,让机器学习的应用呈现“燎原之势”。返回搜狐,查看更多赢咖4

相关推荐
  • 赢咖4娱乐YPE htmlhtml lang=zh xns=headmeta charset=utf-8 title bind-key=webHeaderConfigtitle 企业机器学习后来居
  • 赢咖4成为行业数字化转型新热点机器学习如何快速落地?
  • 赢咖4娱乐如何更好的推动机器学习应用?数据才是硬道理
  • 赢咖4注册对企业成功应用机器学习的四点建议
  • 赢咖4机器学习与养蜂业的一次深度会谈
  • 赢咖4机器学习的五个成功实践
  • 赢咖4娱乐机器学习的未来之路
  • 赢咖4注册Arm v9的牙膏挤出来了超大核机器学习性能x2小核4年来终于更新
  • 赢咖4娱乐俄国防部开发高级机器学习技术的军用飞机质量预测系统
  • 赢咖42021年机器学习将完善这5个行业
  • 脚注信息
    版权所有 Copyright(C)2020 星辉娱乐
    网站地图|xml地图|友情链接: 百度一下