機器學習成企業主流科技 AWS推Amazon SageMaker服務

人工智能（AI）是現今當紅炸子雞，有人說它像百年前的電力、20 年前的 Internet，改變全部產業，甚至改變數十億人的生活，所以不論大公司或小企業，都爭相擁抱 AI 熱潮，也讓 AI 的分支之一「機器學習」（Machine Learning；ML）成爲企業追逐的主流科技。機器學習是一種協助你使用歷史數據作出明智商業決策的技術，透過 ML算法，能從過往數據找到運做模式，再以這些模式建構數學模型，爲不曾看過的新資料作分類、進而預測將來，幫助各行各業優化營運流程和服務架構。儘管多數企業急欲駕馭 ML，惋惜旗下開發人員未必熟悉 ML 模型的建置、訓練及部署訣竅，常常致使做業延宕或質量不彰。

可喜的是，前年（2017）Amazon Web Services (AWS) 推出 Amazon SageMaker 服務，標榜可以化繁爲簡，幫助開發人員快速輕鬆地創建、訓練及部署 ML 模型，消弭各類行業應用場景中實做 ML 的複雜性，讓企業與 AI 的距離再也不深不可測。究竟 Amazon SageMaker 如何化繁爲簡？Amazon SageMaker 只要單擊就能在生產環境中輕鬆部署訓練模型，以便爲實時或批次數據進行預測；也能夠創建訓練任務時，將指定訓練數據的 Amazon S3 位置，將數據導入Amazon SageMaker。其次透過Automatic model turning 自動調整模型，透過多重訓練回合來執行超參數優化，節省數天或甚至數週的時間來將訓練模型的質量提高到最高，達到最準確的預測能力。

妙用 AMS 機器學習服務，ML 生手迅速變熟手 儘管 Amazon SageMaker 已經佳評如潮，但 AWS 仍持續精進，在 re:Invent 2018 全球用戶大會宣佈推出許多新功能，例如Amazon SageMaker Ground Truth，藉由 ML 技術自動學習標記輸入數據，可提升訓練數據標記質量；例如 Amazon SageMaker RL（Reinforcement Learning）服務，便於開發人員運用強化學習來創建、訓練與部署 ML 模型；又或是 Amazon SageMaker Neo，是一套輕量級模型編譯工具，針對已經訓練好的模型，可以讓容量變小、效能提升卻不減損準確性。隨着新工具到來，無疑將使企業入手 ML 的門坎越來越低，可謂一大福音。AI 與 ML 向來是支持亞馬遜（Amazon）產品創新發展的核心動能，接連打造出 Prime Air、Amazon Go、Alexa 等許多使人驚喜的服務。爲了讓更多企業也能像亞馬遜，懂得活用機器學習技術不斷強化創新能量，AWS 在 re:Invent 2018 發佈了極爲吸睛的 AWS DeepRacer 服務，讓剛開始接觸ML或是想要培養技術專才的使用者，能夠更快上手。內文來源至：sbf勝博票臺 www.ktnetks.com.tw

透過 AWS DeepRacer 聯賽，加速驅動 RL 與 ML發展 值得一提的，AWS 規劃於 6 月 12 日、6 月 13 日期間舉辦「2019 AWS 臺北高峯會」，除了一如往年提供 AWS 專業演說、用戶見證，及最完整的解決方案展覽等多樣性元素外，今年還蘊含不一樣於過去的一大亮點，將同步舉行「AWS DeepRacer 機器學習 AI 飆速聯盟競賽」（AWS DeepRacer League），讓使用者透過強化學習（RL）、3D 賽車仿真器與全球賽車聯盟，實際駕駛 1/18 比例全自動駕駛賽車，在趣味的過程當中，從 ML 的生手進化爲好手。探究 AWS 舉行 AWS DeepRacer 聯盟競賽活動的初衷，是但願讓開發者藉由互相競爭來提升趣味性，實現驅動 RL 與 ML 發展的目的，開發人員可在在線建置、訓練與評估模型，並與其餘人的模型一較高下，同時從中領悟如何將這些技術運用到商業流程，例如套用 AWS DeepRacer 競賽原理，思考如何爲工廠、賣場或倉儲設計無人搬運車（AGV）服務，創造學用合一妙效。這是全球第一個開放給全部人蔘與的世界級 AI 賽車聯盟，有意參加比賽的人，可透過 AWS 協助在車間建造與訓練 AWS DeepRacer RL 模型，或自帶一個訓練好的模型，而後投入測試並駛進賽道飆技，若是有幸取得成績優異，還有機會前進 AWS 年度最大盛會 re:Invent 2019，問鼎 2019 年 AWS DeepRacer 冠軍盃。