在太平洋时间 20 年 25 月 2022 日上午 9:00 至上午 10:30 庆祝 AI/ML 创新 1,500 周年时，请成为我们的客人。 前 50 名注册的人将获得 XNUMX 美元的 AWS 积分。 在这里注册。
在过去的 20 年中，亚马逊在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域创造了许多世界第一。 ML 是亚马逊不可或缺的一部分，用于从在结账时应用个性化模型、预测全球产品需求、为亚马逊 Prime Air 无人机创建自主飞行、到 Alexa 上的自然语言处理 (NLP) 等方方面面。 而且 ML 的使用不会很快放缓，因为 ML 帮助亚马逊超越客户对便利性、成本和交付速度的期望。
在 25 月 XNUMX 日举行的虚拟 AI/ML 创新活动中，我们花时间反思亚马逊所做的工作，以及我们如何将这项创新整合到广泛而深入的 AI/ML 服务中。 AWS ML 堆栈可帮助您快速创新并增强客户体验，实现更快、更好的决策，并使用 Amazon 每天使用的相同技术优化业务流程。 经验最丰富； 最可靠、可扩展和安全的云； 以及最全面的服务和解决方案集，AWS 是从您的数据中释放价值并将其转化为洞察力的最佳场所。
我们还将花一点时间来庆祝客户成功使用 AWS 来利用 ML 数据的力量，并且在许多情况下，让我们的生活方式变得更好。 穆勒水产品, 西门子能源, 启发及 瑞思迈 将展示使用 ML 应对可持续性和可访问性挑战的可能性，例如节水、工业工厂的预测性维护、为患者和护理人员提供的个性化医疗资源，以及为患者及其医疗保健提供者提供与云连接的定制建议。
90 分钟的课程并不止于此！ 我们有特邀演讲嘉宾 迈克尔·乔丹教授，他将讨论 ML 的决策方面，涵盖计算、推理和经济视角。 ML 最近的大部分关注点都集中在该领域的模式识别方面。 在 Jordan 教授的演讲中，他将重点关注决策方面，这方面仍然存在许多基本挑战。 有些是统计性质的，包括与多项决策相关的挑战。 其他是经济的，涉及必须应对稀缺、竞争和激励的学习系统，还有一些是算法的，包括分布式平台上协调决策的挑战以及算法收敛到平衡而不是最优的需要。 他将思考下一代机器学习平台如何提供支持这种大规模、动态、数据感知和市场感知决策的环境。
最后，我们与 AI/ML 副总裁 Bratin Saha 博士结束了庆祝活动，他将解释 AWS AI/ML 如何如此迅速地发展到超过 100,000 名客户，包括如何 亚马逊SageMaker 成为 AWS 历史上增长最快的服务之一。 提示—SageMaker 融合了许多世界第一，包括完全托管 基础设施, 工具如 集成开发环境 和 特色商店, 工作流程, AutoML及 无代码功能.
AWS 通过帮助您通过操作流程来大规模部署 ML 的功能帮助促进了 ML 的增长。 我们已经在许多不同的行业看到了这种情况。 例如，在汽车行业，流水线将汽车设计和制造标准化，帮助我们从手工组装汽车过渡到量产，从而掀起了一场交通革命。
同样，软件行业从一些专门的业务应用程序发展到无处不在我们生活的方方面面。 这是通过自动化、工具化、实施和标准化流程实现的——实际上是通过软件的工业化实现的。 同样，来自 AWS 的 ML 服务正在推动这一转变。 事实上，如今的客户正在 AWS 上运行数百万个模型、数十亿个参数和数千亿个预测。
Saha 博士还将回顾旗舰 AI 服务的历史，包括文本和文档服务、语音、视觉、医疗保健、工业、搜索、业务流程和 DevOps。 他将解释如何使用 人工智能用例资源管理器，您可以在其中探索用例，发现客户成功案例，并围绕 AI 和 ML 的力量动员您的团队。 Saha 博士将结束他对 AWS AI/ML 服务的愿景。
我们迫不及待地想和你一起庆祝，所以 现在注册！ 如果您是前 1,500 名注册的人之一，您将获得 50 美元的 AWS 积分。
快乐创新！
关于作者
金伯利·马迪亚（Kimberly Madia） 是AWS Machine Learning的首席产品营销经理。 她的目标是使客户可以轻松地使用Amazon SageMaker构建，训练和部署机器学习模型。 为了娱乐户外工作，金伯利（Kimberly）喜欢在旧金山湾步道（San Francisco Bay Trail）上做饭，阅读和跑步。
