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AWS 推出五項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)新服務(wù)

2019-12-05 09:43:47   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點(diǎn)擊:


  • Amazon Kendra重塑企業(yè)搜索,它利用自然語言處理及其它機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),將企業(yè)內(nèi)部的多個(gè)數(shù)據(jù)孤島統(tǒng)一起來,始終如一地為常見查詢提供高質(zhì)量的結(jié)果,而不是以隨機(jī)的鏈接列表響應(yīng)關(guān)鍵字查詢
  • Amazon Code Guru可幫助軟件開發(fā)者自動(dòng)執(zhí)行代碼審核,確定應(yīng)用中開銷最大的代碼行
  • Amazon Fraud Detector基于為Amazon.com開發(fā)的相同技術(shù),幫助企業(yè)實(shí)時(shí)識別線上身份欺詐和支付欺詐
  • Amazon Transcribe Medical為醫(yī)療保健提供商提供高精度的、實(shí)時(shí)語音到文本轉(zhuǎn)錄,以便他們可以專注于患者護(hù)理
  • Amazon Augmented ArtificialIntelligence(A2I)幫助機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者通過人工確認(rèn)驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測
  北京時(shí)間2019年12月3日,在AWS re:Invent全球大會(huì)上,亞馬遜(NASDAQ:AMZN)旗下公司Amazon Web Services,Inc.(AWS)宣布五項(xiàng)新的人工智能(AI)服務(wù),旨在將機(jī)器學(xué)習(xí)交到更多應(yīng)用程序開發(fā)者和終端用戶手中,而他們無需機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。AWS介紹了幾項(xiàng)使用了AI的新服務(wù),讓更多開發(fā)者應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí),創(chuàng)造更好的終端用戶體驗(yàn),包括機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)搜索、代碼審核與分析、欺詐檢測、醫(yī)療轉(zhuǎn)錄和AI預(yù)測的人工審核。要了解有關(guān)AWSAI服務(wù)的更多詳細(xì)信息,請?jiān)L問https://aws.amazon.com/machine-learning/ai-services/。
  機(jī)器學(xué)習(xí)持續(xù)快速增長,如今有數(shù)以萬計(jì)的客戶在AWS上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),包括許多選擇使用AWS完全托管的AI服務(wù)的客戶,例如,Alfresco、拜耳作物科學(xué)、Cerner、CJ考克斯汽車、C-SPAN、德勤、多米諾、阿聯(lián)酋航空NBD、弗雷德哈欽森癌癥研究中心、FICO、FINRA、蓋洛普、Kelley Blue Book、起亞、Mainichi報(bào)業(yè)公司、美國宇航局、普華永道、白宮歷史協(xié)會(huì)、雅馬哈公司和Zola。在過去一年里,AWS推出了多個(gè)完全托管的AI新服務(wù),如Amazon Personalize和Amazon Forecast,讓客戶能夠受益于亞馬遜消費(fèi)者業(yè)務(wù)使用的、使其客戶體驗(yàn)屢獲殊榮的、相同的機(jī)器學(xué)習(xí)個(gè)性化推薦和預(yù)測技術(shù)。AWS客戶有興趣學(xué)習(xí)亞馬遜大規(guī)模使用機(jī)器學(xué)習(xí)的豐富經(jīng)驗(yàn),以改進(jìn)運(yùn)營,提供更好的客戶體驗(yàn),又無需訓(xùn)練、優(yōu)化和部署自己的定制化機(jī)器學(xué)習(xí)模型。如今,AWS宣布推出五項(xiàng)新的AI服務(wù),這些服務(wù)基于Amazon豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn),允許所有行業(yè)、所有規(guī)模的機(jī)構(gòu)在其企業(yè)中采用機(jī)器學(xué)習(xí),而無需機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。
  Amazon Kendra通過機(jī)器學(xué)習(xí)重塑企業(yè)搜索
  盡管多年來多種嘗試,但內(nèi)部搜索對于當(dāng)今的企業(yè)來說仍是一個(gè)棘手的問題,大多數(shù)員工仍然經(jīng)常難以找到他們需要的信息。機(jī)構(gòu)擁有大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù),如果能夠發(fā)現(xiàn)、存儲(chǔ)多種格式并跨不同的數(shù)據(jù)源(例如Sharepoint、Intranet、AmazonS3和本地文件存儲(chǔ)系統(tǒng)),則這些數(shù)據(jù)非常有用。即使通用的、基于Web的搜索工具隨處可見,機(jī)構(gòu)仍然發(fā)現(xiàn)內(nèi)部搜索很困難,因?yàn)闆]有可用工具能夠很好地跨越現(xiàn)有數(shù)據(jù)孤島編制索引,無法提供自然語言查詢,并且無法提供準(zhǔn)確的結(jié)果。當(dāng)員工有疑問時(shí),他們需要使用可能出現(xiàn)在不同上下文、多個(gè)文檔中的關(guān)鍵字,這些搜索通常會(huì)生成一長串隨機(jī)鏈接,員工必須篩選這些鏈接才能找到他們查找的信息(如果他們找得到的話)。
  Amazon Kendra讓員工可以使用真實(shí)問題(而不僅僅是關(guān)鍵字)在多個(gè)數(shù)據(jù)孤島中搜索,在后臺(tái)部署AI技術(shù)來提供他們尋求的精確答案(而不是隨機(jī)的鏈接列表),重塑企業(yè)搜索。員工可以使用自然語言運(yùn)行搜索(關(guān)鍵字仍然有效,但大多數(shù)用戶更喜歡自然語言搜索)。例如,員工可以提出一個(gè)特定問題,如“IT服務(wù)臺(tái)什么時(shí)候開?”AmazonKendra會(huì)給他們一個(gè)具體答案,如“IT服務(wù)臺(tái)在上午9:30打開”,同時(shí)給出指向IT門戶和其它相關(guān)網(wǎng)站的鏈接?蛻艨梢栽趹(yīng)用程序、門戶和wiki中使用Amazon Kendra。只需在AWS管理控制臺(tái)中單擊幾下,客戶即可將AmazonKendra指向其各種文檔存儲(chǔ)庫,服務(wù)會(huì)聚合PB級的數(shù)據(jù)以構(gòu)建集中索引。Amazon Kendra會(huì)掃描文檔的權(quán)限,確保搜索結(jié)果符合現(xiàn)有的文檔訪問策略,搜索結(jié)果僅包含用戶有權(quán)訪問的文檔。此外,Amazon Kendra還根據(jù)客戶的特定情況,積極地重新訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,使用點(diǎn)擊率數(shù)據(jù)、用戶位置和反饋提高準(zhǔn)確性,隨著時(shí)間的推移提供越來越好的答案。要了解有關(guān)Amazon Kendra的更多信息,請?jiān)L問http://aws.amazon.com/kendra。
  Amazon CodeGuru使用機(jī)器學(xué)習(xí)提供自動(dòng)代碼審核,幫助機(jī)構(gòu)找到開銷最大的代碼行,從而改進(jìn)軟件開發(fā)
  跟亞馬遜一樣,AWS客戶也編寫了大量代碼。軟件開發(fā)是一個(gè)廣為人知的過程。開發(fā)者編寫代碼、查看代碼、編譯代碼和部署應(yīng)用程序、衡量應(yīng)用程序的性能并使用該數(shù)據(jù)改進(jìn)代碼,循環(huán)往復(fù)。然而,如果代碼一開始就不正確,那么所有這些過程都沒什么用,所以團(tuán)隊(duì)都會(huì)在新代碼添加到現(xiàn)有應(yīng)用程序代碼庫之前執(zhí)行代碼檢查,檢查邏輯、語法和樣式。即使對于像亞馬遜這樣的大型機(jī)構(gòu),考慮其每天要編寫的代碼量,也很難有那么多有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者、他們有足夠的富余時(shí)間來審核代碼。而且即使是有經(jīng)驗(yàn)的審閱者遇到面向客戶的應(yīng)用程序時(shí)也會(huì)漏掉問題,從而導(dǎo)致出錯(cuò)和性能問題。
  Amazon CodeGuru是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù),可自動(dòng)執(zhí)行代碼審核,找到應(yīng)用程序開銷最大的代碼行。Amazon CodeGuru有兩個(gè)組件:代碼審核和應(yīng)用程序分析。對于代碼審核,開發(fā)者像往常一樣提交其代碼(目前支持GitHub和CodeCommit,未來會(huì)支持更多的存儲(chǔ)庫),將Amazon CodeGuru添加為代碼審閱者之一,無需對正常過程或要安裝的軟件進(jìn)行其他更改。Amazon CodeGuru收到拉取請求,會(huì)自動(dòng)開始使用經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的模型來評估代碼。這些模型已經(jīng)在亞馬遜和GitHub前10000的項(xiàng)目中經(jīng)受過數(shù)十年的代碼審核訓(xùn)練。Amazon CodeGuru將檢查代碼更改的質(zhì)量,如果發(fā)現(xiàn)問題,它將向拉取請求添加易于閱讀的注釋,標(biāo)識出代碼行、特定問題和修正建議,包括示例代碼和指向相關(guān)文檔的鏈接。
  Amazon CodeGuru還包含一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序探查器,可幫助客戶找到開銷最大的代碼行。要使用它,客戶只要在其應(yīng)用程序中安裝一個(gè)小小的代理程序,然后Amazon CodeGuru就可以觀察應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí),每五分鐘分析一次應(yīng)用程序代碼。代碼配置文件包括有關(guān)延遲和CPU利用率的詳細(xì)信息,直接鏈接到特定的代碼行。Amazon CodeGuru可幫助操作者在應(yīng)用程序中找到開銷最大的代碼行,生成火焰圖,幫助直觀地標(biāo)識出造成性能瓶頸的其它代碼行。多年來,亞馬遜內(nèi)部團(tuán)隊(duì)使用Amazon CodeGuru對80000多個(gè)應(yīng)用程序進(jìn)行了代碼分析。2017到2018年,Amazon CodeGuru內(nèi)部版本的廣泛使用,幫助亞馬遜消費(fèi)者業(yè)務(wù)的AmazonPrimeDay團(tuán)隊(duì)提高了其應(yīng)用效率,CPU利用率提高325%,減少了管理PrimeDay所需的實(shí)例數(shù)量,整體成本降低了39%。要了解有關(guān)Amazon CodeGuru的更多信息,請?jiān)L問http://aws.amazon.com/codeguru。
  Amazon Fraud Detector使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行自動(dòng)欺詐檢測
  世界各地的機(jī)構(gòu)每年因欺詐而損失數(shù)百億美元。如今,許多AWS客戶都投資于大型、昂貴的欺詐管理系統(tǒng)。這些系統(tǒng)通;谑止ぞ幋a的規(guī)則,耗時(shí)、定制成本高,很難隨著欺詐模式的變化而保持最新,導(dǎo)致系統(tǒng)的準(zhǔn)確性低于預(yù)期。這導(dǎo)致機(jī)構(gòu)將優(yōu)秀客戶拒絕為欺詐者,進(jìn)行更昂貴的欺詐審核,錯(cuò)失降低欺詐率的機(jī)會(huì)。20多年來,亞馬遜一直在使用包括機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的尖端技術(shù)來檢測欺詐易,并了解這是一個(gè)與欺詐者不斷進(jìn)行的貓捉老鼠游戲,需要大量的資源來構(gòu)建防御、保持與時(shí)俱進(jìn)。AWS的客戶們希望AWS可以分享其專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)。
  Amazon Fraud Detector提供完全托管的服務(wù),基于亞馬遜消費(fèi)者業(yè)務(wù)使用的相同技術(shù),實(shí)時(shí)檢測潛在的線上身份欺詐和支付欺詐,無需機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。Amazon Fraud Detector使用欺詐和合法交易的歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型,提供實(shí)時(shí)、低延遲的欺詐風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。首先,客戶將交易數(shù)據(jù)上傳到AmazonS3,定制模型訓(xùn)練?蛻糁恍杼峁┡c交易關(guān)聯(lián)的電子郵件地址和IP地址,可以選擇添加其它數(shù)據(jù)(例如帳單地址或電話號碼)。根據(jù)客戶想要預(yù)測的欺詐類型(新帳戶或線上支付欺詐),Amazon Fraud Detector將預(yù)處理數(shù)據(jù)、選擇一個(gè)算法、訓(xùn)練一個(gè)模型--使用亞馬遜數(shù)十年來大規(guī)模運(yùn)行欺詐檢測風(fēng)險(xiǎn)分析的經(jīng)驗(yàn)。Amazon Fraud Detector還使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的、根據(jù)亞馬遜數(shù)據(jù)訓(xùn)練過的數(shù)據(jù)檢測器。這些數(shù)據(jù)檢測器可幫助識別與發(fā)生在Amazon上的欺詐活動(dòng)(例如異常的電子郵件命名規(guī)律)相似的模式,即使客戶向Amazon Fraud Detector提供的欺詐示例數(shù)量很少,也可以幫助提高模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性。
  Amazon Fraud Detector將模型訓(xùn)練、部署到完全托管的私有API端點(diǎn)?蛻艨梢詫⑿禄顒(dòng)(例如注冊或新購買)發(fā)送到API、接收包括風(fēng)險(xiǎn)評分的欺詐報(bào)告。根據(jù)此報(bào)告,應(yīng)用程序可以確定正確的行動(dòng)(例如接受購買,或?qū)⑵鋫鬟f給人工審核)。借助Amazon Fraud Detector,客戶可以更快、更輕松地、更準(zhǔn)確地檢測欺詐。要了解有關(guān)Amazon Fraud Detector的更多信息,請?jiān)L問http://aws.amazon.com/fraud-detector。
  Amazon Transcribe Medical使用機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)錄醫(yī)療語音,讓醫(yī)療保健提供商能夠?qū)W⒂诨颊咦o(hù)理
  如今,醫(yī)生們的一部分日常工作,是將詳細(xì)的數(shù)據(jù)輸入病歷(EHR)系統(tǒng)。然而,幫助他們準(zhǔn)確記錄和存檔病情的解決方案是欠佳的。在許多醫(yī)院,醫(yī)生必須將醫(yī)療筆記口述到記錄器中,然后將這些語音文件提交到第三方手動(dòng)抄錄,服務(wù)成本高昂,可能需要長達(dá)三個(gè)工作日,延誤了存檔流程。另一種選擇是利用現(xiàn)有的前端聽寫軟件,但受限于現(xiàn)有的工具,醫(yī)生們?nèi)匀幻刻煲谂R床記錄上花費(fèi)好幾小時(shí)。第三種選擇是醫(yī)療保健提供商雇用人工抄寫員,在醫(yī)生們看病時(shí)協(xié)助做記錄,但人工抄寫員可能會(huì)令患者感到不安,醫(yī)生們經(jīng)常提到他們的記錄有欠缺,醫(yī)療機(jī)構(gòu)也很難大規(guī)模地安排和協(xié)調(diào)抄寫員?傊,現(xiàn)有的解決方案在提高臨床記錄效率和改善患者護(hù)理方面都有不足。
  Amazon Transcribe Medical通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)轉(zhuǎn)錄自然醫(yī)學(xué)語音來解決這些問題。建立在Amazon Transcribe Medical語音到文本功能之上的病歷應(yīng)用,可以準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)實(shí)惠地生成記錄。Amazon Transcribe Medical由多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型組成,這些模型經(jīng)過數(shù)萬小時(shí)的醫(yī)學(xué)語音訓(xùn)練,可提供準(zhǔn)確的、機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)錄。實(shí)時(shí)生成記錄,消除了多日的流轉(zhuǎn)時(shí)間。
  Amazon Transcribe Medical可以幫助醫(yī)生們在跟患者溝通時(shí)自動(dòng)轉(zhuǎn)錄對話,不用分心手動(dòng)筆記,醫(yī)療保健提供商能夠?qū)W⒂诨颊咦o(hù)理。醫(yī)生可以自然地說話,Amazon Transcribe Medical使用內(nèi)置的自動(dòng)標(biāo)點(diǎn)符號,克服現(xiàn)有轉(zhuǎn)錄軟件的局限性。對于醫(yī)療保健提供商,基于Amazon Transcribe Medical的語音解決方案可擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)潛在的醫(yī)療中心,消除了管理和協(xié)調(diào)臨時(shí)抄寫員的操作難題。Amazon Transcribe Medical符合HIPAA認(rèn)證,提供易于使用的API,可與支持語音的應(yīng)用程序和帶有麥克風(fēng)的任何設(shè)備集成。Amazon Transcribe Medical的輸出文本也可以用于其他AWS服務(wù),例如自然語言處理服務(wù)Amazon Comprehend Medical,在最終進(jìn)入病歷系統(tǒng)前進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)分析。要開始使用Amazon Transcribe Medical,請?jiān)L問http://aws.amazon.com/transcribe/medical。
  Amazon Augmented Artificial Intelligence(A2I)允許開發(fā)者使用人工審閱驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測
  機(jī)器學(xué)習(xí)可以為各種應(yīng)用場景提供高度準(zhǔn)確的預(yù)測,包括識別圖像中的對象、從掃描的文檔中提取文本、或者轉(zhuǎn)錄與理解口語。在每種情況下,機(jī)器學(xué)習(xí)模型都會(huì)提供預(yù)測,提供置信度分?jǐn)?shù)以表示模型預(yù)測的確定性。置信度分?jǐn)?shù)越高,結(jié)果的可信度就越高。對于許多應(yīng)用場景,當(dāng)開發(fā)者收到高置信度結(jié)果時(shí),他們可以信任其結(jié)果可能是準(zhǔn)確的,可以自動(dòng)處理它們(例如,自動(dòng)調(diào)整社交網(wǎng)絡(luò)上用戶生成的內(nèi)容,或者給視頻加字幕)。但是,在置信度低于預(yù)期的情況下,預(yù)測結(jié)果模糊,可能需要人工審核才能解決這種模糊性。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工審閱之間的這種相互作用,對于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的成功至關(guān)重要,但人工審核的大規(guī)模構(gòu)建和運(yùn)營,很有挑戰(zhàn),成本高昂,通常涉及多個(gè)流程步驟,需要定制軟件管理人工審核任務(wù)和結(jié)果,需要招聘和管理大量審核人員。結(jié)果,開發(fā)者時(shí);ㄙM(fèi)大量的時(shí)間來管理人工審核過程,而不是構(gòu)建其預(yù)想的應(yīng)用程序,或者不得不放棄人工審核,導(dǎo)致許多預(yù)測的信心和效用都很低。
  AmazonAugmentedArtificialIntelligence(A2I)是一項(xiàng)新服務(wù),使用它很容易構(gòu)建和管理機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的人工審核。AmazonA2I為常見的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)--例如圖像中的對象檢測、語音轉(zhuǎn)錄和內(nèi)容審核--提供預(yù)構(gòu)建的人工審核工作流,方便對來自AmazonRekognition和AmazonTextract的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測做人工審核。開發(fā)者為其特定應(yīng)用程序選擇置信閾值,所有置信度分?jǐn)?shù)低于閾值的預(yù)測都將自動(dòng)發(fā)送給人工審核人員進(jìn)行驗(yàn)證。開發(fā)者可以選擇Amazon Mechanical Turk的50萬全球人工、預(yù)授權(quán)人工的第三方機(jī)構(gòu)如Startek、iVision、CapeStart、Cogito和iMerit、或他們自己的審核人員執(zhí)行其審核。審核結(jié)果存儲(chǔ)在AmazonS3中,開發(fā)者在審核完成后會(huì)收到通知,以便他們根據(jù)審核人員的可信結(jié)果進(jìn)行下一步操作。AmazonA2I為所有開發(fā)者帶來了人工審核,消除了構(gòu)建和管理定制審核流程或招募大量審核人員方面的繁重工作。要開始使用AmazonA2I,請?jiān)L問aws。amazon。com/augmented-ai。
  亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁Swami Sivasubramanian表示,“各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的公司都告訴我們,他們希望利用亞馬遜豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn),應(yīng)對企業(yè)面臨的一些共同挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括內(nèi)部搜索、幫助軟件開發(fā)者編寫更好的代碼、識別欺詐易、以及提高所有機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的整體質(zhì)量。亞馬遜還憑借數(shù)十年來構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn),打造了能夠成功應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的內(nèi)部系統(tǒng)。今天的發(fā)布是我們客戶至尚文化的又一次迭代,是它激勵(lì)我們開發(fā)這些系統(tǒng)。通過這些發(fā)布,我們很高興能夠讓企業(yè)用戶使用這些機(jī)器學(xué)習(xí)功能,而無需任何機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識。”
  3M是一家跨國公司,是研磨產(chǎn)品、化學(xué)品與先進(jìn)材料、薄膜、過濾、粘合劑等產(chǎn)品的領(lǐng)先制造商之一。3M以協(xié)作的方式應(yīng)用科技改善生活。3M企業(yè)研究系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室技術(shù)總監(jiān)DavidFrazee表示,“研發(fā)是3M的心跳,扎根科學(xué)讓我們強(qiáng)大。我們的材料科學(xué)家開展新的研究時(shí),他們需要了解過去的、可能相關(guān)的研究。這些信息往往埋藏在我們的專利和廣泛的知識存儲(chǔ)庫中。尋找合適的信息往往讓人精疲力竭,耗時(shí),有時(shí)信息不完整。借助Amazon Kendra,我們的科學(xué)家可以使用自然語言查詢、快速準(zhǔn)確地找到所需的信息。借助Amazon Kendra,我們的工程師和研究人員熱情高漲,快速查找信息,加快創(chuàng)新速度,更有效地協(xié)作,源源不斷地為客戶提供獨(dú)特的產(chǎn)品。”
  Workgrid軟件公司是Liberty Mutual(利寶保險(xiǎn))的全資子公司,為員工體驗(yàn)平臺(tái)中提供軟件解決方案,讓工作更加互聯(lián)、更高效、生產(chǎn)力更高。“我們的核心產(chǎn)品之一是Workgrid Chatbot,它讓員工能夠快速獲得頻繁查詢的答案,使用友好的自然語言界面自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)。企業(yè)聊天機(jī)器人的一個(gè)關(guān)鍵部分是回答來自員工的無數(shù)問題,所以Workgrid提供自助問答構(gòu)建器,內(nèi)容作者不用掌握編程語言,就可以訓(xùn)練聊天機(jī)器人響應(yīng)員工的問題。除了這些精心策劃的內(nèi)容外,我們希望為Workgrid Chatbot提供一種方法,以便從整個(gè)企業(yè)的大量文檔(例如PDF文檔)輕松提取知識,”Workgrid云工程和AI主管Gillian McCann說,“借助Amazon Kendra,很高興我們的客戶能夠快速高效地獲得所需的答案。Amazon Kendra能夠直接從多個(gè)存儲(chǔ)庫的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取答案,并且有可能快速跟蹤學(xué)習(xí),讓我們向客戶交付準(zhǔn)確、不斷優(yōu)化的答案。我們很高興能探索Amazon Kendra聯(lián)系上下文的智能搜索和任務(wù)自動(dòng)化的結(jié)合,讓我們可提供強(qiáng)大的員工體驗(yàn)。”
  英國廣播公司是廣播業(yè)的世界領(lǐng)導(dǎo)者之一。他們把BBC的影像和聲音帶到世界各地。“作為一家全球性媒體機(jī)構(gòu),我們管理數(shù)PB的視頻,每天24小時(shí)做直播,”BBC首席技術(shù)和產(chǎn)品官M(fèi)atthew Postgate說,“Amazon CodeGuru以及我們的團(tuán)隊(duì)使用的其它開發(fā)工具,有助于確保我們不斷為受眾提供強(qiáng)大、可靠的服務(wù),在問題出現(xiàn)之前發(fā)現(xiàn)問題。它還將幫助我們深入了解我們的服務(wù)如何與AWS平臺(tái)交互,使團(tuán)隊(duì)能夠重構(gòu)和優(yōu)化其代碼,為人們提供他們期望從BBC獲得的服務(wù)。”
  Apptio SaaS解決方案可幫助機(jī)構(gòu)在分析、規(guī)劃和優(yōu)化投資時(shí)做出明智的決策,轉(zhuǎn)變IT運(yùn)營模式。Apptio首席產(chǎn)品官Scott Chancellor表示:“為客戶提供高度可用的無Bug服務(wù)對于我們的成功至關(guān)重要。我們一直在尋找工具變革我們的組織,更主動(dòng)地檢測應(yīng)用開發(fā)周期各個(gè)階段的問題,提高開發(fā)速度,少花時(shí)間在解決并發(fā)、資源泄漏和性能瓶頸等疑難問題上。我們嘗試了Amazon CodeGuru,發(fā)現(xiàn)它可以提供在開發(fā)的早期階段主動(dòng)解決這些問題的建議。此外,它可以指出降低服務(wù)速度的代碼區(qū)域,我們可以少花時(shí)間解決性能相關(guān)的缺陷。這些改進(jìn)將幫助我們?yōu)樗锌蛻籼峁└玫捏w驗(yàn)。”
  Smug Mug+Flickr是世界上最具影響力的、以攝影師為中心的平臺(tái)之一。“Smugmug&Flickr專為專業(yè)攝影師和攝影愛好者打造,展示他們的作品,也供他們欣賞他人作品。從第一天起,SmugMug的激情就是,不斷想辦法讓攝影師講述他們想講述的故事,以他們想要的方式講述故事。當(dāng)我們大規(guī)模運(yùn)營時(shí),圖像處理、分類和搜索的性能成為重中之重,”SmugMug&Flickr首席執(zhí)行官兼首席極客DonMacAskill說,“AmazonCodeGuru的實(shí)時(shí)分析有助于排除故障,識別我們服務(wù)的低效部分,尤其是應(yīng)用程序中有價(jià)值的代碼行會(huì)減慢它們的速度。它提出建議、協(xié)助我們更改和優(yōu)化。根據(jù)CodeGuru的建議,我們能夠重新構(gòu)建代碼,使其高度可維護(hù),提高我們的服務(wù)性能。”
  Charles Schwab是一家先進(jìn)的投資服務(wù)公司。“線上檢測欺詐活動(dòng)是一項(xiàng)永無止境的挑戰(zhàn),不良行為人不斷制造著新的攻擊媒介。我們的使命是走在壞人的前面,保護(hù)我們的客戶,”Charles Schwab欺詐監(jiān)控與調(diào)查副總裁KaraH。Suro說:“我們對Amazon Fraud Detector的推出感到興奮。這讓我們可以更快、更輕松地構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)工具,發(fā)現(xiàn)欺詐活動(dòng);我們預(yù)計(jì)欺詐預(yù)防率會(huì)顯著提高。部署Amazon Fraud Detector,將有助于從我們的歷史數(shù)據(jù)中識別欺詐模式,也可以利用亞馬遜檢測欺詐的經(jīng)驗(yàn)。”
  Vacasa是北美最大的全方位服務(wù)度假租賃管理公司之一,在17個(gè)國家/地區(qū)擁有超過23000家度假屋,每年為超過200萬客人提供服務(wù)。Vacasa創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官EricBreon表示:“自公司成立以來,我們利用技術(shù)使當(dāng)?shù)貓F(tuán)隊(duì)能夠?qū)W⒂谡疹櫦彝ズ涂腿,同時(shí)為度假房主實(shí)現(xiàn)收入最大化。我們對AmazonFraudDetector的發(fā)布感到興奮,這意味著我們可以更輕松地使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),準(zhǔn)確檢測欺詐性預(yù)訂。保護(hù)我們的‘門戶’免受潛在傷害,使我們能夠?qū)W⒂谑苟燃僮赓U體驗(yàn)無縫、無憂。”
  Cerner是衛(wèi)生信息技術(shù)解決方案、服務(wù)和設(shè)備的領(lǐng)先提供商之一。Cerner公司解決方案策略師JacobGeers說:“臨床文檔的精確性對于工作流程和總體的護(hù)理人員滿意度至關(guān)重要。通過利用AmazonTranscribeMedical的轉(zhuǎn)錄API,Cerner正在初步開發(fā)數(shù)字語音抄寫器,自動(dòng)收聽醫(yī)生與患者的互動(dòng),毫不顯眼地以文本形式捕獲對話。然后,我們的解決方案能夠智能地翻譯概念,進(jìn)入Cerner病歷系統(tǒng)中的編纂組件。”
  Suki是一款A(yù)I驅(qū)動(dòng)、支持語音的數(shù)字助理,可減輕醫(yī)生的事務(wù)負(fù)擔(dān)。SukiAI公司首席執(zhí)行官PunitSoni說:“臨床文檔事關(guān)醫(yī)療數(shù)據(jù)工作流程,幫助臨床醫(yī)生更有效地采集筆記是關(guān)鍵。我們可以輕松地將我們的臨床數(shù)字助理與AmazonTranscribeMedical集成,允許醫(yī)生口述醫(yī)療筆記,將臨床文檔的精力消耗平均降低76%。他們的時(shí)間應(yīng)該花在照顧病人上,而不是做數(shù)據(jù)輸入工作。”
  作為美國的Un-carrier(去運(yùn)營商化的運(yùn)營商),T-Mobile美國公司通過領(lǐng)先的產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新,正在重新定義消費(fèi)者和企業(yè)購買無線服務(wù)的方式。“在T-Mobile,我們以客戶的幸福來衡量成功。作為Un-carrier,我們知道,當(dāng)客戶覺得我們了解并預(yù)測到他們的需求、直接解決他們的痛點(diǎn)時(shí),他們會(huì)感到最幸福,”T-Mobile執(zhí)行副總裁、首席信息CodySanford說,“我們的專家團(tuán)隊(duì)客戶服務(wù)模式致力于建立個(gè)人聯(lián)系,并使用A2I等尖端工具為我們的團(tuán)隊(duì)取得成功做好準(zhǔn)備。是的,機(jī)器學(xué)習(xí)帶來更深入、更投入的關(guān)系!訪問實(shí)時(shí)的上下文信息,例如如客戶詳細(xì)信息和可用折扣,使我們的團(tuán)隊(duì)能夠在與客戶進(jìn)行真實(shí)、實(shí)時(shí)的對話時(shí),代表客戶做出現(xiàn)場決策……完全雙贏!”
  VidMob是一個(gè)營銷創(chuàng)意平臺(tái),可為品牌的所有創(chuàng)意需求提供端到端技術(shù)解決方案。其集成平臺(tái)將同類首創(chuàng)(first-of-a-kind)的創(chuàng)意分析與一流的創(chuàng)意制作相結(jié)合,提高營銷效率。“Vidmob利用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析視頻的各個(gè)方面,包括人物、對象和信息,幫助品牌了解創(chuàng)意績效,構(gòu)建更好的創(chuàng)意。然而,對于現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)模型未涵蓋的維度,要從我們每天分析的PB級數(shù)據(jù)中回顧創(chuàng)意,很有挑戰(zhàn)性,”VidMob數(shù)據(jù)和見解高級副總裁JolineMcGoldrick說,“憑借我們目前訓(xùn)練有素的創(chuàng)意評估隊(duì)伍,使用A2I,我們可以更快地優(yōu)化、微調(diào)我們的預(yù)測模型。這種效率使我們接觸到大量審核人員,將模型上市速度提高了3倍。”
  關(guān)于AWS
  13年以來,Amazon Web Services(AWS)一直是世界上服務(wù)豐富、應(yīng)用廣泛的云服務(wù)平臺(tái)。AWS提供超過175項(xiàng)全功能的服務(wù),涵蓋計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫、聯(lián)網(wǎng)、分析、機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)、安全、混合云、虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、媒體,以及應(yīng)用開發(fā)、部署與管理等方面,遍及22個(gè)地理區(qū)域的69個(gè)可用區(qū)(AZ),并已公布計(jì)劃在印度尼西亞、意大利、南非和西班牙建立4個(gè)AWS區(qū)域、13個(gè)可用區(qū)。全球數(shù)百萬客戶,包括發(fā)展迅速的初創(chuàng)公司、大型企業(yè)和領(lǐng)先的政府機(jī)構(gòu)都信賴AWS,通過AWS的服務(wù)強(qiáng)化其基礎(chǔ)設(shè)施,提高敏捷性,降低成本。欲了解AWS的更多信息,請?jiān)L問:http://aws.amazon.com。
  關(guān)于亞馬遜
  亞馬遜秉承四大原則:顧客至尚、崇尚創(chuàng)新、卓越運(yùn)營與長遠(yuǎn)思考。公司開創(chuàng)了諸多創(chuàng)新服務(wù),包括客戶評價(jià)、一鍵下單、個(gè)性化推薦、Prime會(huì)員服務(wù)、亞馬遜配送、亞馬遜云計(jì)算服務(wù)、Kindle直接出版(Kindle Direct Publishing)、Kindle、Firetablets、FireTV、AmazonEcho以及Alexa等。更多信息,請?jiān)L問www.amazon.com/about。
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