有獎問答：如何快速上手 Amazon SageMaker ？（文末有福利～）

自 2017 年推出 Amazon SageMaker 以來，咱們取得了長足的進步，使用該服務的客戶數量不斷增長也證實了這一點。可是，因爲 ML 工具相對不成熟，ML 開發工做流程仍然很是反覆，而且對於開發人員來講，管理工做具備挑戰性。已經爲 ML 發明了開發人員在構建傳統軟件時認爲理所固然的許多工具（調試器、項目管理、協做、監控等）。

例如，當嘗試一種新算法或調整超參數時，開發人員和數據科學家一般在 Amazon SageMaker 上進行成千上萬次實驗，他們須要手動管理全部實驗。隨着時間的流逝，追蹤性能最佳的模型和利用在實驗過程得出的經驗教訓變得愈來愈困難。

Amazon SageMaker Studio 最後統一了 ML 開發所需的全部工具。開發人員能夠在一個集成的可視界面中編寫代碼、跟蹤實驗、可視化數據以及進行調試和監控，從而極大地提升了開發人員的工做效率。

另外，因爲 ML 工做流的全部這些步驟均該在環境中進行跟蹤，所以開發人員能夠在各個步驟之間快速來回移動，還能夠克隆、調整和重播它們。這使開發人員可以快速進行更改、觀察結果並更快地進行迭代，從而縮短了高質量 ML 解決方案的上市時間。

Amazon SageMaker Studio 使你能夠經過單個窗格管理整個 ML 工做流。讓我帶給你旋風之旅！

藉助 Amazon SageMaker 筆記本（當前處於預覽狀態），你能夠享受加強的筆記本體驗，從而能夠輕鬆建立和共享 Jupyter 筆記本。無需管理任何基礎設施，你也能夠快速從一種硬件配置切換到另外一種。

藉助 Amazon SageMaker Experiments，你能夠組織、跟蹤和比較數千個 ML 做業：這些能夠是訓練做業，也能夠是使用 Amazon SageMaker Processing 運行的數據處理和模型評估做業。

藉助 Amazon SageMaker Debugger，你能夠調試和分析複雜的訓練問題，並接收警報。它會自動檢查你的模型，收集調試數據並進行分析，以提供實時警報和建議，進而優化訓練時間並提升模型質量。在訓練模型時，全部信息都可見。

藉助Amazon SageMaker Model Monitor，你能夠檢測已部署模型的質量誤差並接收警報。你能夠輕鬆地可視化顯示可能影響模型的問題，例如數據漂移。無需代碼：只需單擊幾下。

藉助 Amazon SageMaker Autopilot，你能夠在徹底控制和可見的狀況下自動構建模型。將自動執行算法選擇、數據預處理和模型調整以及全部基礎設施。

因爲有了這些新功能，Amazon SageMaker 如今涵蓋了完整的 ML 工做流，可快速和以任意規模構建、訓練和部署機器學習模型。
 
4月30日，Amazon SageMaker 已在由光環新網運營的 AWS 中國（北京）區域和由西雲數據運營的 AWS 中國（寧夏）地區推出。

到底它將能夠幫忙中國企業如何經過機器學習驅動其業務的發展吶？不如來看看 TA 是怎麼作的~

嘉誼互娛

經過使用 AWS 所提供的無服務器架構構建遊戲平臺、大數據和機器學習解決方案打造千人千面的用戶服務，嘉誼互娛取得了一系列顯著的收益。
 
成都嘉誼互娛科技有限公司（如下簡稱「嘉誼互娛」）是一家專一海外休閒遊戲市場，集產品研發，運營和發行於一體的遊戲企業。公司總部位於中國成都，並在美國，香港等地設立有分公司。成立三年以來，公司一直專一創做精品遊戲，並持續探索市場潛力。至今公司自研產品海外累計下載量已突破 1.1 億人次，其中不只有多款遊戲得到蘋果及谷歌商店全球推薦，同時也不乏多種不一樣類型產品，取得全球重點國家下載榜和分類暢銷榜前列的成績。
 
在嘉誼互娛看來，從傳統單機遊戲到在線遊戲轉型的過程當中，依託雲平臺實現服務的部署並進行快速的海外拓展是明智的選擇。一個可靠的雲服務商可以提供持續穩定且無感知的服務體驗。在對市場上的主流雲服務商進行試用評估後，通過全面的考察，嘉誼互娛最終選擇採用 Amazon Web Services。
 
爲了實現對用戶千人千面的分類和個性化服務，早期嘉誼互娛採起傳統的人工統計分析結合 AB Test 方式進行粗放型智能營銷。張雨農坦言：「機器學習是咱們一直想作卻沒有能力作的事情。爲了加快新遊戲上線搶佔市場先機，團隊的重心必須放在遊戲研發上，而機器學習技術也須要專業人才和雄厚的技術投入，這些都是咱們面臨的障礙。」  AWS 擁有經驗豐富的專業服務團隊，手把手地幫助嘉誼互娛攻破這一難關，不只提供強大的技術支持與指導，使嘉誼互娛利用 Amazon Sagemaker 搭建起一套機器學習預測平臺，充分利用遊戲中的各類數據，爲付費和留存預測提供科學的模型，提高總體業務收益。同時，藉助 AWS 專業服務團隊的力量，嘉誼互娛組建起專業的團隊負責機器學習/人工智能方面的研究。在學習、使用 AWS 的過程當中，團隊成員的技術視野獲得不斷拓寬，開發思惟逐步升級，將 AWS 的技術經驗和能力賦能於團隊成員。
 
Amazon SageMaker 如今涵蓋了完整的 ML 工做流，可快速和以任意規模構建、訓練和部署機器學習模型。

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